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...
1.Class pcl::KdTree< PointT > 2.Class pcl::KdTreeFLANN< PointT, Dist > 3.Class pcl::octree::Octree2BufBase < LeafContainerT, BranchContainerT > 4.Class pcl::octree::OctreeBase< LeafContainerT, BranchContainerT > 5.Class pcl::octree::OctreeIteratorBase< OctreeT > 6.Class pcl::oct...
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。 pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZRGBA>kdtree; kdtree.setInputCloud(cloud); pcl::PointXYZRGBAsearchPoint; searchPoint.x=0; searchPoint.y=0; ...
设置输入点云,参数cloud 作为输入点云的共享指针引用,indices为在kd_tree中使用的点对应的索引,如果不设置,则默认使用整个点云填充kd_tree 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, 还更多的成员的介绍查看docs.pointclouds.org/tru...
在pcl中可以通过对点云建立 kdtree ,然后求一个点的 最紧邻点 需要包含的头文件 注意里面一个头文件 必须按这种 路径 循环构建 一个 1000个点 的 点云 创建KdTreeFLANN 对象 这个就是 一个空的 kdtree 模型 , 之后 将点云 输入进去 就可以了 。
[python][pcl]python-pcl案例之kdtree搜索 测试环境: pcl==1.12.1 python-pcl==0.3.1 python==3.7 代码: # -*- coding: utf-8 -*- # http://pointclouds.org/documentation/tutorials/kdtree_search.php#kdtree-search import numpy as np import pcl...
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, ...
}//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); ...
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...
PCL中kd_tree模块及类的介绍 类KdTree关键成员函数 设置输入点云,参数cloud 作为输入点云的共享指针引用,indices为在kd_tree中使用的点对应的索引,如果不设置,则默认使用整个点云填充kd_tree 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...