virtual int pcl::KdTree< PointT >::nearestKSearch ( int index, int k, std::vector< int > & k_indices, std::vector< float > & k_sqr_distances ) const 纯虚函数,具体实现在其子类KdTreeFLANN中,其用来进行K 领域搜索,k_sqr_distances为搜索完成后每个邻域点与查询点的欧式距离, ...
cloud->points[i].z =1024.0f*rand() / (RAND_MAX+1.0f); }/*创建KdTreeFLANN 对象*/pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;/*把上面建立的点云 设置为 KDTREE的输入*/kdtree.setInputCloud(cloud);//创建一个查询点 同样分配随机坐标pcl::PointXYZ searchPoint; searchPoint.x=1024.0f*rand() /...
PCL中的kd-tree是基于FLANN进行快速最近邻查找,且它依赖于pcl_common模块。 一、kd-tree的类说明 kd-tree模块中主要有pcl::KdTree和pcl::KdTreeFLANN两个类;它们之间是继承关系,KdTreeFLANN继承于KdTree。 1. class pcl::KdTree< PointT > KdTree (bool sorted = true) 空构造函数,为成员变量设置默认值。
首先我们看下代码: #include<pcl/point_cloud.h>#include<pcl/kdtree/kdtree_flann.h>#include<iostream>#include<vector>#include<ctime>intmain(){srand(time(NULL));pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptrcloud(newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// Generate pointcloud datacloud->width=1000;cloud-...
}//创建KdTreeFLANN对象,并把创建的点云设置为输入,创建一个searchPoint变量作为查询点pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>kdtree;//设置搜索空间kdtree.setInputCloud (cloud);//设置查询点并赋随机值pcl::PointXYZ searchPoint; searchPoint.x=1024.0f* rand () / (RAND_MAX +1.0f); ...
}//创建KdTreeFLANN对象,并把创建的点云设置为输入,创建一个searchPoint变量作为查询点pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>kdtree;//设置搜索空间kdtree.setInputCloud (cloud);//设置查询点并赋随机值pcl::PointXYZ searchPoint; searchPoint.x=1024.0f* rand () / (RAND_MAX +1.0f); ...
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <iostream> #include <vector> #include <ctime> intmain (intargc,char** argv) { srand (time (NULL));//用系统时间初始化随机种子 //创建一个PointCloud<pcl::PointXYZ> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (newpcl::PointCloud<pcl::Poi...
pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;//创建kdtree对象kdtree.setInputCloud(cloud); // 设置搜索点云(空间)pcl::PointXYZ searchPoint;//定义需要查询的点并赋随机值searchPoint.x = 1024.0f * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);searchPoint.y = 1024.0f * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);...
); } pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;//创建kdtree对象 kdtree.setInputCloud(cloud); // 设置搜索点云(空间) pcl::PointXYZ searchPoint;//定义需要查询的点并赋随机值 searchPoint.x = 1024.0f * rand () / (RAND_MAX + 1.0f
pcl::PCDReaderreader;//读取PCD //读取文件 reader.read("D:/Plane2D.pcd",*cloud); std::cout<<"PointCloud before filtering has: "<<cloud->points.size()<<" data points."<<std::endl; //创建kdtree对象,并将读取到的点云设置为输入。