int k, std::vector< int > &k_indices, std::vector< float > &k_sqr_distances) const =0 // 纯虚函数,具体实现在其子类KdTreeFLANN中,其用来进行K邻域搜索,参数p_q为需要查询的点,k为K邻域个数,k_indices为搜索完的邻域点对应的索引,k_sqr_distances为搜索完的每个邻域点与查询点之间的欧氏距离。
针对你提出的错误“[pcl::kdtreeflann::setInputCloud] cannot create a kdtree with an empty input cloud!”,我将从以下几个方面进行分析和解答: 确认错误信息的来源和含义: 这个错误信息表明在尝试使用PCL(Point Cloud Library)中的pcl::KdTreeFLANN类来构建一个KD树时,输入的点云数据是空的。在PCL中,KD...
简单理解kdtree其本质还是二叉查找树,只是它的生成过程中需要考虑xyz三个维度的数值大小。 pcl库中为我们封装了几乎所有kdtree相关的操作,本文还是以官方文档中的代码为例简介处理kdtree的类:KdTreeFLANN相关的输入、近邻点查找、半径查找: #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #...
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...
}//creates kdtree objectpcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>kdtree;//sets our randomly created cloud as the inputkdtree.setInputCloud (cloud);//create a “searchPoint” which is assigned random coordinatespcl::PointXYZ searchPoint; searchPoint.x=1024.0f* rand () / (RAND_MAX +1.0f); ...
pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZRGBA>kdtree; kdtree.setInputCloud(cloud); pcl::PointXYZRGBAsearchPoint; searchPoint.x=0; searchPoint.y=0; searchPoint.z=0; //可视化 boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>viewer_plane2D(newpcl::visualization::PCLVisualizer("2D Viewer plane")); ...
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); ...
(points_2)kd=pcl.KdTreeFLANN(pc_1)print('pc_1:')print(points_1)print('\npc_2:')print(points_2)print('\n')pc_1=pcl.PointCloud(points_1)pc_2=pcl.PointCloud(points_2)kd=pc_1.make_kdtree_flann()# find the single closest points to each point in point cloud 2# (and the sqr...
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. …