PCL中RANSAC算法剔除错误点对代码

PCL（Point Cloud Library）是一个强大的点云库，其中包含了很多点云处理的算法，包括RANSAC算法。下面是PCL中使用RANSAC算法剔除错误点对的示例代码：

#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>

int main()
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    // 从文件加载点云数据
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud);

    // 创建分割对象
    pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
    // 设置输入点云
    seg.setInputCloud(cloud);
    // 设置模型类型为平面模型
    seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
    // 设置方法类型为RANSAC算法
    seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
    // 设置最大迭代次数
    seg.setMaxIterations(1000);
    // 设置距离阈值
    seg.setDistanceThreshold(0.01);

    // 存储平面模型参数
    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
    // 存储内点索引
    pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);

    // 分割平面
    seg.segment(*inliers, *coefficients);

    // 打印平面模型参数
    std::cout << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " "
              << coefficients->values[1] << " " << coefficients->values[2] << " "
              << coefficients->values[3] << std::endl;

    // 打印内点数目
    std::cout << "Inliers: " << inliers->indices.size() << std::endl;

    return 0;
}

上述代码中，首先使用`pcl::io::loadPCDFile`函数从文件加载点云数据。然后创建`pcl::SACSegmentation`对象，设置模型类型为平面模型，方法类型为RANSAC算法，最大迭代次数和距离阈值等参数。接下来调用`seg.segment`函数分割平面，得到平面模型参数和内点索引。最后打印平面模型参数和内点数目。