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编程问答

用一个参数化的模型来投影点

發布時間:2025/3/15 编程问答 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 用一个参数化的模型来投影点 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

這次我們將學著怎么通過一個參數化的模型進行投影。這個參數化的模型是通過一系列的系數---在這里是平面,相當于ax+by+cz+d=0

下面是代碼

#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/filters/project_inliers.h>intmain (int argc, char** argv) {pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_projected (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// Fill in the cloud datacloud->width = 5;cloud->height = 1;cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height);for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i){cloud->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);cloud->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);cloud->points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);}std::cerr << "Cloud before projection: " << std::endl;for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i)std::cerr << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl;// Create a set of planar coefficients with X=Y=0,Z=1pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ());coefficients->values.resize (4);coefficients->values[0] = coefficients->values[1] = 0;coefficients->values[2] = 1.0;coefficients->values[3] = 0;// Create the filtering objectpcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj;proj.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);proj.setInputCloud (cloud);proj.setModelCoefficients (coefficients);proj.filter (*cloud_projected);std::cerr << "Cloud after projection: " << std::endl;for (size_t i = 0; i < cloud_projected->points.size (); ++i)std::cerr << " " << cloud_projected->points[i].x << " " << cloud_projected->points[i].y << " " << cloud_projected->points[i].z << std::endl;return (0); }

以下是一些解釋

產生隨機點云

cloud->width = 5;cloud->height = 1;cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height);for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i){cloud->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);cloud->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);cloud->points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);}std::cerr << "Cloud before projection: " << std::endl;for (size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i)std::cerr << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl;

接下去,我們設置了一些參數,然后實現了一個平面

pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ());coefficients->values.resize (4);coefficients->values[0] = coefficients->values[1] = 0;coefficients->values[2] = 1.0;coefficients->values[3] = 0;

接下去,我們創建了ProjectInliers這個對象,并使用ModelCoefficients定義了上面的模型

pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj;proj.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);proj.setInputCloud (cloud);proj.setModelCoefficients (coefficients);proj.filter (*cloud_projected);

最終,我們將展示投影點云的內容

std::cerr << "Cloud after projection: " << std::endl;for (size_t i = 0; i < cloud_projected->points.size (); ++i)std::cerr << " " << cloud_projected->points[i].x << " " << cloud_projected->points[i].y << " " << cloud_projected->points[i].z << std::endl;

我們運行程序將得到以下的結果

?

Cloud before projection:0.352222 -0.151883 -0.106395-0.397406 -0.473106 0.292602-0.731898 0.667105 0.441304-0.734766 0.854581 -0.0361733-0.4607 -0.277468 -0.916762 Cloud after projection:0.352222 -0.151883 0-0.397406 -0.473106 0-0.731898 0.667105 0-0.734766 0.854581 0-0.4607 -0.277468 0

下面是圖片

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的用一个参数化的模型来投影点的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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