pcl常用小知識

2021-09-18 04:13:15 字數 3986 閱讀 5576

pcl中計算程式執行時間有很多函式，其中利用控制台的時間計算是：

首先必須包含標頭檔案#include，其次，pcl::console::tictoc time; time.tic(); +程式段 + cout<#include #include pcl::pointcloud::ptr cloudpointer(new pcl::pointcloud);

pcl::pointcloudcloud;

cloud = *cloudpointer;

cloudpointer = cloud.makeshared();

#include #include #include pcl::pointcloud::ptr cloud;


cloud = pcl::pointcloud::ptr (new pcl::pointcloud);


pcl::io::loadpcdfile("your_pcd_file.pcd", *cloud);


pcl::pointxyz minpt, maxpt;


pcl::getminmax3d (*cloud, minpt, maxpt);
#include #include #include #include pcl::pointcloud::ptr cloud(new pcl::pointcloud);


pcl::io::loadpcdfile("c:\office3-after21111.pcd", *cloud);


pcl::pointcloud::ptr cloudout(new pcl::pointcloud);


std::vectorindexs = ;


pcl::copypointcloud(*cloud, indexs, *cloudout);
#include #include #include #include pcl::pointcloud::ptr cloud(new pcl::pointcloud);


pcl::io::loadpcdfile("c:\office3-after21111.pcd", *cloud);


pcl::pointcloud::iterator index = cloud->begin();


cloud->erase(index);//刪除第乙個


index = cloud->begin() + 5;


cloud->erase(cloud->begin());//刪除第5個


pcl::pointxyz point = ;


//在索引號為5的位置1上插入一點，原來的點後移一位


cloud->insert(cloud->begin() + 5, point);


cloud->push_back(point);//從點雲最後面插入一點


std::cout << cloud->points[5].x;//輸出1
如果刪除的點太多建議用上面的方法拷貝到新點雲，再賦值給原點雲，如果要新增很多點，建議先resize，然後用迴圈向點雲裡的新增。

#include #include #include #include #include pcl::pointcloud::ptr cloud (new pcl::pointcloud);


pcl::io::loadpcdfile("path/.pcd",*cloud);


//全域性變化


//構造變化矩陣


eigen::matrix4f transform_1 = eigen::matrix4f::identity();


float theta = m_pi/4;   //旋轉的度數，這裡是45度


transform_1 (0,0) = cos (theta);  //這裡是繞的z軸旋轉


transform_1 (0,1) = -sin(theta);


transform_1 (1,0) = sin (theta);


transform_1 (1,1) = cos (theta);


//   transform_1 (0,2) = 0.3;   //這樣會產生縮放效果


//   transform_1 (1,2) = 0.6;


//    transform_1 (2,2) = 1;


transform_1 (0,3) = 25; //這裡沿x軸平移


transform_1 (1,3) = 30;


transform_1 (2,3) = 380;


pcl::pointcloud::ptr transform_cloud1 (new pcl::pointcloud);


pcl::transformpointcloud(*cloud,*transform_cloud1,transform_1);  //不言而喻


//區域性


pcl::transformpointcloud(*cloud,pcl::pointindices indices,*transform_cloud1,matrix); //第乙個引數為輸入，第二個引數為輸入點雲中部分點集索引，第三個為儲存物件，第四個是變換矩陣。
pcl::pointcloud::ptr cloud (new pcl::pointcloud);


pcl::io::loadpcdfile("/home/yxg/pcl/pcd/mid.pcd",*cloud);


pcl::normalestimationne;


ne.setinputcloud(cloud);


pcl::search::kdtree::ptr tree (new pcl::search::kdtree());


ne.setsearchmethod(tree);


pcl::pointcloud::ptr cloud_normals(new pcl::pointcloud()); 


ne.setksearch(8);


ne.compute(*cloud_normals);    


pcl::pointcloud::ptr cloud_with_nomal (new pcl::pointcloud);


pcl::concatenatefields(*cloud,*cloud_normals,*cloud_with_nomal);
pcl中的無效點是指：點的某一座標值為nan.

#include #include #include #include using namespace std;


typedef pcl::pointxyzrgba point;


typedef pcl::pointcloudcloudtype;


int main (int argc,char **ar**)


output->width = 1;


output->height = m;


cout<< "size is"kdtree.setinputcloud(cloud);


int k =2;


float everagedistance =0;


for (int i =0; i < cloud->size()/2;i++)


}
其思想就是：將原始資料插入到flann的kdtree中，尋找keypoints的最近鄰，如果距離等於0,則說明是同一點，提取索引即可.

eigen::vector4f centroid;  //質心


pcl::compute3dcentroid(*cloud_smoothed,centroid); //估計質心的座標
#include #include #include #include #include #include //loadpolygonfileobj所屬標頭檔案；


#include #include #include using namespace pcl;


int main(int argc,char **ar**)
以上**可以從.obj或.ply麵片格式轉化為點雲型別。

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