PCL 中用来表示点的类型有很多如(pcl::PointXYZ) (pcl::PointXYZI) (pcl::PointXYZRGBA)等,为了方便通常网络上 PCL 的例子中前面都会加一句这样的代码: typedefpcl::PointXYZRGBAPointT;typedefpcl::PointCloud<PointT>PointCloudT; 这就是所谓的 PointT 数据结构 。 PCL’s PointT legacy goes back to t...
1 PointXYZ 最简单的XYZ点云结构体,包含X,Y,Z信息和一个padding;此处额外增加一个padding是为了满足支持SSE指令集的处理器,并实现SIMD向量化加速而额外添加的一个信息,该信息无实际意义;如果你觉得这里使用浪费了内存资源,你可以去掉最后一个padding维度并使用简单的XYZ来代表一个点云数据。 struct PointXYZ { float...
pcl::PointXYZ:这是最简单也可能是最常用到的点类型;它只储存了3D xyz的信息。·pcl::PointXYZI:这种类型非常类似于上面的那种,但它还包含了一个描述点亮度(intensity)的字段。当想要获取传感器返回的亮度高于一定级别的点时非常有用。还有与此相似的其他两种标准的点数据类型:一是pcl:InterestPoint,它有一个字段...
点云的数据结构主要有如下格式:PointXYZ、PointXYZI、PointXYZRGBA、PointXYZRGB、PointXY、InterestPoint、Normal、PointNormal、PointXYZRGBNormal、PointXYZINormal、PointXYZLNormal、PointXYZL、PointXYZRGBL、PointXYZHSV、PointWithRange、PointWithViewpoint、MomentInvariants、PrincipalRadiiRSD、Boundary、PrincipalCurvatu...
PointXYZ PointT;typedef pcl::PointCloud<PointT>PointCloud;//点云可视化voidvisualize_pcd(PointCloud::Ptr pcd_src,PointCloud::Ptr pcd_tgt,PointCloud::Ptr pcd_final){// Create a PCLVisualizer objectpcl::visualization::PCLVisualizerviewer("registration Viewer");//viewer.createViewPort (0.0, 0, ...
pcl::PointXYZ o; o.x =1.0; o.y =0; o.z =0; viewer.addSphere(o,0.25,"sphere",0); std::cout <<"i only run once"<< std::endl; }voidviewerPsycho(pcl::visualization::PCLVisualizer& viewer){staticunsignedcount =0; std::stringstream ss; ...
问PCL: PCLvisualizer多点云(XYZ)在同一视口，不同颜色EN关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分...
pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;//创建体素网格采样处理对象sor.setInputCloud(cloud);//设置输入点云sor.setLeafSize(0.01f,0.01f,0.01f);//设置体素大小,单位:msor.filter(*cloud_filtered);//进行下采样 1.3 均匀采样 均匀采样的原理类似于体素化网格采样方法,同样是将点云空间进行划分,不过是以半径=...
cloud.points[i].z=1024*rand()/(RAND_MAX+1.0f); }//把PointCloud对象数据存储在test_pcd.pcd文件中pcl::io::savePCDFileASCII("test_pcd.pcd",cloud);//打印输出存储的点云数据std::cerr<<"Saved"<<cloud.points.size()<<"data points to test_pcd.pcd"<<std::endl;for(size_t i=0;i<cloud...
PointXYZRGB>::Ptr kdtree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>); //构建kd树 kdtree->setInputCloud(input_cloud); //设置输入点云 // 基于颜色的区域生长聚类对象 pcl::RegionGrowingRGB<pcl::PointXYZRGB> clustering; clustering...