点云pcd文件利用ransac拟合直线并提取该直线半径为r内的点的c++代码

以下是点云pcd文件利用RANSAC拟合直线，并提取该直线半径为r内的点的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/sample_consensus/ransac.h>
#include <pcl/sample_consensus/sac_model_line.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // Load input file
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("input_cloud.pcd", *cloud) == -1)
    {
        std::cout << "Could not load input file" << std::endl;
        return -1;
    }

    // RANSAC line fitting
    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients);
    pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices);
    pcl::SampleConsensusModelLine<pcl::PointXYZ>::Ptr model (new pcl::SampleConsensusModelLine<pcl::PointXYZ> (cloud));
    pcl::RandomSampleConsensus<pcl::PointXYZ> ransac (model);
    ransac.setDistanceThreshold (0.01);
    ransac.computeModel();
    ransac.getInliers(inliers);
    ransac.getModelCoefficients(coefficients);

    // Extract inliers within radius r
    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);

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> outrem;
    outrem.setInputCloud(inlier_cloud);
    outrem.setRadiusSearch(r);
    outrem.setMinNeighborsInRadius(1);
    outrem.filter(*filtered_cloud);

    // Save output file
    pcl::io::savePCDFileASCII("output_cloud.pcd", *filtered_cloud);

    return 0;
}

在这里，我们使用了点云库（PCL）中的RANSAC和半径离群点去除算法来提取半径为r内的点。首先，我们使用RANSAC拟合直线，并提取该直线的内点。然后，我们使用半径离群点去除算法来过滤掉直线外的点。最后，我们将过滤后的点云保存到输出文件中