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...
float radius = 256.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);//生成一个随机的半径 std::cout << "搜索点(" << searchPoint.x << " " << searchPoint.y << " " << searchPoint.z << ")在半径=" << radius << "范围内的所有点" << std::endl; //执行半径搜索 if (kdtree.radiusSearch(se...
同样,和以前一样,如果我们的 KdTree 在指定半径内返回 0 个以上的邻居,它会打印出这些点的坐标,这些点已经存储在我们的向量中。 if kdtree.radiusSearch(searchPoint, radius, pointIdxRadiusSearch, pointRadiusSquaredDistance) > 0: for i in range(len(pointIdxRadiusSearch)): print(" ", cloud.x[pointI...
#include<pcl/point_cloud.h>//其它资料给的 是 #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> 也有这个文件 但是会报错#include<pcl/kdtree/impl/kdtree_flann.hpp>#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//创建点云对象...
以(2.1,3.1)为圆心,以0.1414为半径画圆,如图4所示。发现该圆并不和超平面y = 4交割,因此不用进入(5,4)节点右子空间中去搜索。 PCL中kd_tree模块及类的介绍 对此类的函数有更加详细的介绍 类KdTree关键成员函数 virtual voidpcl::KdTree<PointT>::setInputCloud(constPointCloudConstPtr&cloud,...
Kd树按空间划分生成叶子节点,各个叶子节点里存放点数据,其可以按半径搜索或邻区搜索。PCL中的Kd tree的基础数据结构使用了FLANN以便可以快速的进行邻区搜索。FLANNis a library for performing fast approximate nearest neighbor searches in high dimensional spaces。下面是一个最基本的例子,只寻找一个最近点: ...
以(2.1,3.1)为圆心,以0.1414为半径画圆,如图4所示。发现该圆并不和超平面y = 4交割,因此不用进入(5,4)节点右子空间中去搜索。 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...
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,因此我们所有的kd树都是三维的。kd树的每个级别使用垂直于相应轴的超平面沿着特定维度分...
以(2.1,3.1)为圆心,以0.1414为半径画圆,如图4所示。发现该圆并不和超平面y = 4交割,因此不用进入(5,4)节点右子空间中去搜索。 PCL中kd_tree模块及类的介绍 对此类的函数有更加详细的介绍 类KdTree关键成员函数 virtual voidpcl::KdTree<PointT>::setInputCloud(constPointCloudConstPtr&cloud,...
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);searchPoint.y=1024.0f*rand()/(RAND_MAX+1.0f);searchPoint.z=1024.0f*rand()/(RAND_MAX+1.0f);// K 临近搜索//创建一...