#include<pcl/io/pcd_io.h>#include<pcl/io/ply_io.h>#include<pcl/visualization/pcl_visualizer.h>//可视化头文件typedefpcl::PointXYZ PointT;typedefpcl::PointCloud<PointT>PointCloudT;intmain(intargc,char**argv){// Objects for storing the point clouds.pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr...
pcl::visualization::RangeImageVisualizer*pcl::visualization::RangeImageVisualizer::getInterestPointsWidget (constpcl::RangeImage& range_image,constfloat* interest_image,floatmin_value,floatmax_value,constpcl::PointCloud<pcl::InterestPoint>& interest_points,conststd::string&name) { RangeImageVisualizer* ...
h> /* 打开点云数据,并对点云进行滤波重采样预处理,然后采用平面分割模型对点云进行分割处理提取出点云中所有在平面上的点集,并将其存盘*/ int main (int argc, char** argv) { // 读取文件 pcl::PCDReader reader; pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr add_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::Point...
struct pcl::NdConcatenateFunctor< PointInT, PointOutT > 点云点集相加的辅助函数 在这里要特别申明一下点云库中点云的相加有两种方式: 比如:cloud_c = cloud_a; cloud_c += cloud_b; //把cloud_a和cloud_b连接一起创建cloud_c 后输出 输出如下图: 字段相加就会使用到该辅助函数,那么输出结果如下: ...
{//添加所有的点云到一个新的点云中pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cluster(newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);for(std::vector<int>::const_iterator point = i->indices.begin(); point != i->indices.end(); point++) cluster->points.push_back(cloud->points[*point]); ...
*/ // Original point cloud is white -> 原始点云是白色的,旋转45°的绿色的,红色的是icp每一步运行运行的结果。 // 这里的txt_gray_lvl,是上面定义的显示界面的文字的颜色,这个颜色和背景颜色相加的和是“1“ pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_in_color_h( cloud...
std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl; std::cerr << *cloud << std::endl;//重载了<<运算符.重载为全局的,但是为啥可以访问PointCloud类的成员变量呢? // 创建滤波器对象 pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; ...
那么三维特征描述子中一位成员：点特征直方图(Point Feature Histograms)，我们简称为PFH，从PCL实现的...
PointXYZ只是继承了_PointXYZ,提供了相关的构造函数和一个与stream相关的重载运算符函数(具体实现在point_types.cpp), 没有添加任何数据成员。 这里引入一个定义在point_struct_traits.h的元函数 template<typename PointT> struct POD { using type = PointT; }; POINT_CLOUD_REGISTER_POINT_WRAPPER(pcl::Point...
pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ>vg; pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); vg.setInputCloud (cloud); vg.setLeafSize (0.01f,0.01f,0.01f); vg.filter (*cloud_filtered); std::cout<<"PointCloud after filtering has: "<< cloud_filtered->...