pcl点云使用克鲁斯卡尔最小生成树生成骨架的c++代码

这里提供一个使用克鲁斯卡尔最小生成树生成点云骨架的C++代码，需要使用PCL库。

首先，我们需要定义一个结构体来保存边的信息：

struct Edge {
    int src, dst;
    float weight;
    Edge(int src, int dst, float weight) : src(src), dst(dst), weight(weight) {}
};

然后，我们需要实现一个函数来比较边的权重，以便在最小生成树中进行排序：

bool compareEdges(Edge e1, Edge e2) {
    return e1.weight < e2.weight;
}

接下来，我们需要实现一个函数来生成最小生成树：

void generateSkeleton(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr skeleton) {
    // 创建一个图
    int n = cloud->size();
    std::vector<Edge> edges;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            float distance = pcl::euclideanDistance((*cloud)[i], (*cloud)[j]);
            edges.push_back(Edge(i, j, distance));
        }
    }

    // 对边按权重进行排序
    std::sort(edges.begin(), edges.end(), compareEdges);

    // 创建一个并查集
    std::vector<int> parent(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        parent[i] = i;
    }

    // 依次加入边，构建最小生成树
    for (int i = 0; i < edges.size(); i++) {
        int src = edges[i].src;
        int dst = edges[i].dst;
        int srcParent = findParent(parent, src);
        int dstParent = findParent(parent, dst);
        if (srcParent != dstParent) {
            parent[srcParent] = dstParent;
            skeleton->push_back((*cloud)[src]);
            skeleton->push_back((*cloud)[dst]);
        }
    }
}

最后，我们需要实现一个函数来查找某个节点的根节点：

int findParent(std::vector<int>& parent, int i) {
    if (parent[i] == i) {
        return i;
    }
    return parent[i] = findParent(parent, parent[i]);
}

完整代码如下：

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/distances.h>
#include <vector>

struct Edge {
    int src, dst;
    float weight;
    Edge(int src, int dst, float weight) : src(src), dst(dst), weight(weight) {}
};

bool compareEdges(Edge e1, Edge e2) {
    return e1.weight < e2.weight;
}

int findParent(std::vector<int>& parent, int i) {
    if (parent[i] == i) {
        return i;
    }
    return parent[i] = findParent(parent, parent[i]);
}

void generateSkeleton(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr skeleton) {
    // 创建一个图
    int n = cloud->size();
    std::vector<Edge> edges;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            float distance = pcl::euclideanDistance((*cloud)[i], (*cloud)[j]);
            edges.push_back(Edge(i, j, distance));
        }
    }

    // 对边按权重进行排序
    std::sort(edges.begin(), edges.end(), compareEdges);

    // 创建一个并查集
    std::vector<int> parent(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        parent[i] = i;
    }

    // 依次加入边，构建最小生成树
    for (int i = 0; i < edges.size(); i++) {
        int src = edges[i].src;
        int dst = edges[i].dst;
        int srcParent = findParent(parent, src);
        int dstParent = findParent(parent, dst);
        if (srcParent != dstParent) {
            parent[srcParent] = dstParent;
            skeleton->push_back((*cloud)[src]);
            skeleton->push_back((*cloud)[dst]);
        }
    }
}

int main(int argc, char** argv) {
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr skeleton(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud) == -1) {
        PCL_ERROR("Couldn't read file cloud.pcd\n");
        return (-1);
    }

    generateSkeleton(cloud, skeleton);

    pcl::io::savePCDFileASCII("skeleton.pcd", *skeleton);
}
``