pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_cluster (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //创建新的点云数据集cloud_cluster,将所有当前聚类写入到点云数据集中 for (std::vector<int>::const_iterator pit = it->indices.begin (); pit != it->indices.end (); ++pit) cloud_cluster->points...
pcl::search::KdTree::Ptrtree(newpcl::search::KdTree);tree->setInputCloud(cloud_filtered);//创建点云索引向量,用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法,再创建一个点云索引向量cluster_indices,用于存储实际的点云索引信息,每个检测到的点云聚类被保存在这里。请注意: cl...
ec.extract (cluster_indices); //从点云中提取聚类,并将点云索引保存在cluster_indices中 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_cluster_all (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //迭代访问点云索引cluster_indices,直到分割处所有聚类 int j = 0; for (std::vector<pcl::PointIndices>::cons...
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cluster(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); //构建聚类点云 for (std::vector<int>::const_iterator pit = i->indices.begin(); pit != i->indices.end(); ++pit) //遍历聚类索引中的点索引 { cluster->points.push_back(input_cloud->points[*p...
setInputCloud(cloud); // 存储聚类结果 std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices; ec.extract(cluster_indices); // 可视化聚类结果 int j = 0; for (const auto& indices : cluster_indices) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_cluster(new pcl::PointCloud<...
ec.extract (cluster_indices); 2.2 区域生长算法 区域生长算法直观感觉上和欧几里德算法相差不大,都是从一个点出发,最终占领整个被分割区域。毛主席说:“星星之火,可以燎原” 就是这个意思。欧几里德算法是通过距离远近,来判断烧到哪儿。区域生长算法则不然,烧到哪儿靠燃料(点)的性质是否类似来决定。对于普通点...
本文会介绍pcl库中点云分割的算法原理,通过网上的资料可以看到PCL中用于点云分割的算法主要有一下几种: EuclideanClusterExtraction,LabeledEuclideanClusterExtraction 和 ConditionalEuclideanClustering,主…
for(std::vector<pcl::PointIndices>::const_iterator it = cluster_indices.begin (); it != cluster_indices.end (); ++it) { //迭代容器中的点云的索引,并且分开保存索引的点云pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_cluster (newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); ...
pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec; ec.setClusterTolerance(2);// 2cmec.setMinClusterSize(100); ec.setMaxClusterSize(25000); ec.setSearchMethod(tree); ec.setInputCloud(cloud_filtered); ec.extract(cluster_indices); 复制代码 ...
_cluster_size">一个聚类需要的最少点数目 /// 一个聚类需要的最大点数目 void euclideanClusterExtraction(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr &cloud_in, std::vector<pcl::PointIndices> &cluster_indices_out, double tolerance, int min_cluster_size, int max_cluster_size) { // 创建用于提取搜索...