PCL 庫學習二（查詢 點雲壓縮 octree）

2021-10-22 11:56:29 字數 3496 閱讀 9684

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查詢

kdtree.nearestksearch (searchpoint, k, pointindex, pointsquaredistance)


//searchpoint           查詢點


//k                     最臨近點的個數


//pointindex            查詢到的臨近值


//pointsquaredistance   儲存的臨近距離


//return    搜尋到的點的個數
kdtree.


radiussearch


(searchpoint,r,rpointindex,rpointsquaredistance,20)


)//建立kd樹物件


kdtreeflann kdtree;


//建立搜尋空間


kdtree.


setinputcloud


(cloud)


;//查詢點，瀆職隨機


pointxyz searchpoint;


searchpoint.x=


1024.0f


*rand()


/(rand_max+


1.0f);


searchpoint.y=


1024.0f


*rand()


/(rand_max+


1.0f);


searchpoint.z=


1024.0f


*rand()


/(rand_max+


1.0f);


//k臨近搜尋


int k=10;


vector<


int>


pointindex


(k);


//儲存查詢點的k臨近索引


vector<


float


>


pointsquaredistance


(k);


//儲存臨近點的平方距離


//輸出查詢點的資訊


cout<<


"x :"


<";y:"


<";z:"




cout<<


" k臨近搜尋"




"k"

>0)


}//r半徑搜尋


float r=


256.0f


* rand ()/


(rand_max +


1.0f);


vector<


int> rpointindex;


//儲存查詢點的r半徑索引


vector<


float


> rpointsquaredistance;


//儲存臨近點的平方距離


cout<<


" r半徑搜尋"




"r"

radiussearch


(searchpoint,r,rpointindex,rpointsquaredistance,20)


)}return0;


}
壓縮

#include


#include


#include


#include


#include


#include


#include


#include


using


namespace std;


using


namespace pcl;


intmain


(int argc,


const


char


** ar**)
octree

#include


#include


#include


#include


using


namespace std;


;using


namespace pcl;


intmain


(int argc,


const


char


** ar**)


float resolution=


128.0f


;//resolution octree最低的解析度


octree::octreepointcloudsearch


octree


(resolution)


;//設定點雲輸出


octree.


setinputcloud


(cloud)


;//構建八叉樹


octree.


addpointsfrominputcloud()


;    pointxyz searchpoint;


//查詢點


searchpoint.x=


1024.0f


*rand()


/(rand_max+


1.0f);


searchpoint.y=


1024.0f


*rand()


/(rand_max+


1.0f);


searchpoint.z=


1024.0f


*rand()


/(rand_max+


1.0f);


vector<


int>pointidexvec;


//查詢序號值


//體素臨近搜尋


if(octree.


voxelsearch


(searchpoint,pointidexvec))}


//k搜尋


vector<


int> pointksearchidl;


vector<


float


> pointksquare;


int k=10;


if(octree.


nearestksearch


(searchpoint,k,pointksearchidl,pointksquare)


>0)


}//r搜尋


vector<


int> pointrsearchidl;


vector<


float


> pointrsquare;


int r=


256.0f


* rand ()/


(rand_max +


1.0f);


if(octree.


radiussearch


(searchpoint,r,pointrsearchidl,pointrsquare,20)


>0)


}    return0;


}

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