以平面分割任务为例,PCL 使用 RANSAC(随机采样一致性)算法实现模型拟合: 随机采样:从点云中随机选择三个点 (p1,p2,p3),计算平面模型: 其中n为平面的法向量,d 为平面的截距。 验证模型:计算所有点到平面的距离: 判断是否为内点。 优化模型:重复采样,找到内点最多的模型。
{//将点云格式为sensor_msgs/PointCloud2 格式转为 pcl/PointCloudpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>cloud; pcl::fromROSMsg (*input, cloud);//关键的一句数据的转换pcl::ModelCoefficients coefficients;//申明模型的参数pcl::PointIndices inliers;//申明存储模型的内点的索引//创建一个分割方法pcl::SACSegmentati...
{//将点云格式为sensor_msgs/PointCloud2 格式转为 pcl/PointCloudpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>cloud; pcl::fromROSMsg (*input, cloud);//关键的一句数据的转换pcl::ModelCoefficients coefficients;//申明模型的参数pcl::PointIndices inliers;//申明存储模型的内点的索引//创建一个分割方法pcl::SACSegmentati...
(pcl::SACMODEL_PLANE); //设置分割模型类别 // seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); //设置随机参数估计方法 // seg.setMaxIterations(10); // seg.setDistanceThreshold(0.1); // // 创建滤波对象 // pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZI> extract; // int i = 0, nr_points = (int)cloud_...
的方法 #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>//ransac分割 ros::Publisher pub;voidcloud_cb (constsensor_msgs::Point2ConstPtr& input) { // 将点云格式为sensor_msgs/PointCloud2 格式转为 pcl/Pointpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud; pcl::fromROSMsg (*input, cloud);//关键的...
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/ros/conversions.h> #include <pcl/sample_consensus/ransac.h> #include <pcl/sample_consensus/sac_model_normal_sphere.h> ...
;//平面模型seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);//分割平面模型所使用的分割方法seg.setDistanceThreshold(0.01);//设置最小的阀值距离seg.setInputCloud(cloud.makeShared());//设置输入的点云seg.segment(inliers,coefficients);//cloud.makeShared() 创建一个 boost shared_ptr // pcl_msgs::fromROSMsg(...
(pcl::SACMODEL_PLANE);//平面模型seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);//分割平面模型所使用的分割方法seg.setDistanceThreshold (0.01);//设置最小的阀值距离seg.setInputCloud (cloud.makeShared ());//设置输入的点云seg.segment (inliers, coefficients);//cloud.makeShared() 创建一个 boost shared_ptr...
pcl::RandomSampleConsensus<pcl::PointXYZ> ransac(model_line); ransac.setDistanceThreshold(0.02);...
PCL是随着ROS的而出现的三维点云处理的库,很多做机器人的朋友一定不陌生,这里将首先介绍在PCL库中经常使用的两种点云之间的转换,这里将根据工程中的经验,从代码层面举例分析如何实现程序中定义的各种点云数据之间转换,并且介绍PCL在应用于ROS中应该如何转换数据结构。