箭头对应的是依赖关系,比如第二层的kdtree依赖于common;第四层的registration有四个箭头,分别是sample_consensus, kdtree, common, features。 官方图 B站up主画的更详细的图 B站up主画的更详细的图 2 PCL学习指南 PCL最近(2020)改版了。里面很多文档和之前的都不一样了,我自己学习PCL时时,是看的最新文档,也踩...
argv,"-f") >=0){//根据命令行参数,来随机估算对应平面模型,并存储估计的局内点pcl::RandomSampleConsensus<pcl::PointXYZ>ransac(model_p);//声明随机采样一致性对象 并把平面模型传入ransac.setDistanceThreshold (0.01);//与平面距离小于0.01 的点称为局内点...
pcl::SampleConsensusModelLine 是Point Cloud Library (PCL) 中用于表示随机采样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)模型的一个类,专门用于从点云中拟合直线模型。其基本思想是通过随机选择一组点来估计模型参数,然后利用这些参数来测试其他点是否符合该模型,从而确定一个最佳的模型。在三维点云处理中,pcl::Sampl...
1. 二维圆模型 pcl::SampleConsensusModelCircle2D<PointT>ClassTemplateReference 定义了在 X-Y 平面上进行 2D 圆分割的模型。包含圆心和半径三个参数。 1.1模型系数 模型系数定义为: center.x : 圆心的 X 坐标 center.y : 圆心的 Y 坐标 radius : 圆的半径 1.2 源码 // Center (x, y)model_coefficients...
PCL中Sample_consensus分割支持的几何模型 随机采样一致分割法,从点云中分割出线、面等几何元素 #include <pcl/sample_consensus/method_types.h>#include<pcl/sample_consensus/model_types.h>#include<pcl/segmentation/sac_segmentation.h>//Create the segmentation objectpcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ>seg;//...
pcl::SampleConsensusModel< PointT >是随机采样一致性估计算法中不同模型实现的基类,所有的采样一致性估计模型都继承与此类,定义了采样一致性模型的相关的一般接口,具体实现由子类完成,其继承关系: 类成员的介绍 Public Member Functions (2)pcl::SampleConsensus< T >是采样一致性算法的基类 ...
pcl::SampleConsensusInitialAlignment类的主要功能是通过采样一组点来寻找两个点云之间的初始对齐变换,这个类主要用于点云配准的初始阶段,它能够识别并估计两个点云之间的粗略变换(平移和旋转)。 pcl::IterativeClosestPointNonLinear实现了非线性的 ICP 算法,通过最小化两个点云之间的距离来找到最佳的刚性变换,以实现...
pcl::SampleConsensusInitialAlignment类的主要功能是通过采样一组点来寻找两个点云之间的初始对齐变换,这个类主要用于点云配准的初始阶段,它能够识别并估计两个点云之间的粗略变换(平移和旋转)。 pcl::IterativeClosestPointNonLinear实现了非线性的 ICP 算法,通过最小化两个点云之间的距离来找到最佳的刚性变换,以实现...
pcl::SampleConsensusModel< PointT >是随机采样一致性估计算法中不同模型实现的基类,所有的采样一致性估计模型都继承与此类,定义了采样一致性模型的相关的一般接口,具体实现由子类完成,其继承关系: 类成员的介绍 Public Member Functions (2)pcl::SampleConsensus< T >是采样一致性算法的基类 ...
PCL中的 Sample_consensus库实现了随机采样一致性及其泛化估计算法,以及例如平面、柱面等各种常见几何模型,用不同的估计算法和不同的几何模型自由结合估算点云中隐含的具体几何模型的系数,实现点云中所处的几何模型的分割。 线、平面、柱面、和球面等模型已经在PCL库中实现。