基于pclSACSegmentation函数拟合点云ply文件内直线内点设置为1000并将其可视化的c++代码
下面是一个基于pcl::SACSegmentation函数拟合点云ply文件内直线并可视化的C++代码示例:
#include <iostream>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/sac_model_line.h>
#include <pcl/sample_consensus/sac_model_parallel_line.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
int main()
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PLYReader reader;
reader.read("input.ply", *cloud);
// 创建分割器对象
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setInputCloud(cloud);
// 设置模型类型为直线
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);
// 设置内点数量
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setProbability(0.99);
seg.setNumberOfThreads(4);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
// 执行分割
seg.segment(*inliers, *coefficients);
// 可视化
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Line fitting");
viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0);
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "input_cloud");
// 绘制拟合的直线
pcl::PointXYZ p1, p2;
p1.x = p2.x = coefficients->values[0];
p1.y = p2.y = coefficients->values[1];
p1.z = p2.z = coefficients->values[2];
viewer.addLine(p1, p2, 1.0, 0.0, 0.0, "line");
// 绘制内点
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr inlier_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud);
extract.setIndices(inliers);
extract.setNegative(false);
extract.filter(*inlier_cloud);
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(inlier_cloud, "inlier_cloud");
while (!viewer.wasStopped())
{
viewer.spinOnce();
}
return 0;
}
请确保已安装PCL库并将输入点云文件命名为input.ply。代码中的参数可以根据实际情况进行调整
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