1 结构点云:Anorganized point clouddataset is the name given to point clouds that resemble an organized image (or matrix) like structure, where the data is split into rows and columns. 也就是说,像平常的照片一样,有行列顺序的点云,叫结构点云。 例如: cloud.width=640;//Image-likeorganizedstru...
有序点云(organized point cloud ):有序点云中的点排列情况类似图片(或矩阵),是按照行和列的结构排列的。这样的点云数据通常来自立体相机或TOF相机。有序点云的优势在于,通过知道两个相邻点的关系,最近邻点操作会变得更加有效,因此可以加速计算,并且降低PCL中一些算法的开销。 投影点云(projectable point cloud):...
pcl::registration::FPCSInitialAlignment是一个功能强大的初始对准算法,用于对准源点云和目标点云以准备后续的点云配准操作,这个算法的全称是 Fast Point Cloud Stitching Initial Alignment(FPCS),它的主要作用是找到源点云和目标点云之间的初始变换,使它们尽可能地对齐。FPCS算法的设计目标之一是提供快速且高效的初始...
pcl::PointCloud::points:点云中包含的点 pcl:`PointCloud<pcl::PointCloud::isOrganized:点云有无组织 //有组织点cloud.width =640;//Image-like organized structure, with 480 rows and 640 columns,cloud.height =480;//thus 640*480=307200 points total in the dataset//无组织点cloud.width =307200;...
if (!cloud.isOrganized ()) ... 上面所说pcl::PointCloud包含一个域,他作为点的容器,这个域是PointT类型的是pcl::PointCloud类的模板参数,定义了点云的存储类型。 接下来介绍几种常用的点云类型: (1)pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> //PointXYZ 成员:float x,y,z;表示了xyz3D信息,可以通过points[i...
for (const auto &point: cloud) std::cerr << " " << point.x << " " << point.y << " " << point.z << std::endl; //判断点云是否为有序点云 if (!cloud.isOrganized ()) { std::cout<<"该点云为无序点云"<<std::endl; ...
pointcloud里定义了如下数据成员 // 文件头, 记录与点云获取时间相关的信息 struct PCLHeader header; // 一个容器存放数据点 std::vector<PointT> // 点云的宽度 点云的size = width * height uint32_t width // 点云的高度 点云如果不是organized height=1 ...
if(pcl::io::loadPCDFile (argv[filenames[0]], *source_cloud) <0) { std::cout<<"Error loading point cloud "<< argv[filenames[0]] << std::endl <<std::endl; showHelp (argv[0]); return-1; } } else{ if(pcl::io::loadPLYFile (argv[filenames[0]], *source_cloud) <0) ...
Point Cloud Library Website The new website is now online at https://pointclouds.org and is open to contributions 🛠️. If you really need access to the old website, please use the copy made by the internet archive. Please be aware that the website was hacked before and could still...
class pcl::OrganizedIndexIterator 用于实现在有序点云数据中对于点的迭代遍历。在有序点云中,点云数据是以二维矩阵的形式存储的,而非无序点云中的任意顺序。因此,这种点云数据结构能够提供更高效的遍历方式和数据处理方法,尤其适用于立体视觉、激光雷达等应用中。该类的实现方法是通过计算出点的索引,并且实现从第...