pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>kdtree;kdtree.setInputCloud(cloud);pcl::PointXYZsearchPoint;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); 2,紧接着创建kdtree对象,并将上一步随机创建的云设置为输...
01 Kd简介 K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。用来组织表示K维空间中点的几何,是一种带有其他约束的二分查找树,为了达到目的,通常只在三个维度中进行处理因此所有的kd_tree都将是三维的kd_tree,kd_tree的每一维在指定维度上分开所有的字节点,在树的根部所有子节点是以第一个指定的维度上被分开。 K-D树...
最近看了一下PCL中的KDTree的实现方法,发现PCL中的KDTree算法是采用FLANN库实现的。于是乎去看了flann中的实现方法,整个实现的思想还是比较简单的,但是FLANN里为了通用性,兼容不同的临近搜索算法,用了很多的模板,这在代码的阅读中很难进行跳转。于是写个东西记录一下这个阅读的过程吧。 我们主要关注和FLANN中和PCL中...
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() /...
}//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); ...
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);...
第5章kd-tree 通过雷达、激光扫描、立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据，具有数据量大、分布不均匀等特点。作为三维领域中一个重要的数据来源，点云数据主要是表征目标表面的海量点集合，并不具备传统实体网格数据的几何拓扑信息。所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的...
今天要分享的是PCL中的KDTree。 为什么是模块05呢?这个是按照官网中模块顺序写的。 二、KDTree简介 1、基本概念 kd树(k维树)是计算机科学中用于在具有k维度的空间中组织一些点的数据结构。它是一个二进制搜索树,其上施加了其他约束。 Kd树对范围和最近邻居搜索非常有用。出于我们的目的,我们通常只处理三维点云,...
1.谁是我邻居--kdTree&OcTree 由于分割工作需要对点云的邻近点进行操作,不断对比和访问某个点的邻居,所以决定点云的相邻关系是非常重要的。对于Scan来说,邻居关系是天然的。但对于很多杂乱点云,或者滤波,分割后的点云来说,邻居关系就已经被破坏了。确定一个点云之间的相邻关系可以通过“树”来完成,目前比较主流...