PCL中計算點雲的法向量並顯示

2021-09-02 23:40:06 字數 2027 閱讀 7499

參考源：

利用的是最小二乘估計的方法計算了點雲的法向量，並且提供了兩種法線的顯示方法，還設定了多個viewport，練習了點雲的顯示：

#include "stdafx.h"


#include #include #include #include #include #include int main()


//計算法線


pcl::normalestimationn;


pcl::pointcloud::ptr normals(new pcl::pointcloud);


//建立kdtree來進行近鄰點集搜尋


pcl::search::kdtree::ptr tree(new pcl::search::kdtree);


//為kdtree新增點運資料


tree->setinputcloud(cloud);


n.setinputcloud(cloud);


n.setsearchmethod(tree);


//點雲法向計算時，需要所搜的近鄰點大小


n.setksearch(20);


//開始進行法向計算


n.compute(*normals);


/*圖形顯示模組*/


boost::shared_ptrviewer(new pcl::visualization::pclvisualizer("3d viewer"));


//viewer->initcameraparameters();


int v1(0), v2(1),v3(2),v4(3);


viewer->createviewport(0.0, 0.0, 0.5, 0.5, v1);


viewer->createviewport(0.5, 0.0, 1.0, 0.5, v2);


viewer->createviewport(0.0, 0.5, 0.5, 1.0, v3);


viewer->createviewport(0.5, 0.5, 1.0, 1.0, v4);


//設定背景顏色


viewer->setbackgroundcolor(5,55, 10, v1);


//設定點雲顏色


pcl::visualization::pointcloudcolorhandlercustomsingle_color(cloud, 0, 225, 0);


//新增座標系


viewer->addcoordinatesystem(0.5, v1);


viewer->addpointcloud(cloud, "sample cloud",v1);


viewer->addpointcloud(cloud, "sample cloud0", v2);


viewer->addpointcloudnormals(cloud, normals, 50, 0.01, "normals",v2);


viewer->addpointcloud(cloud, single_color, "sample cloud1", v3);


viewer->addpointcloud(cloud, "sample cloud3", v4);


//設定點雲大小


viewer->setpointcloudrenderingproperties(pcl::visualization::pcl_visualizer_point_size, 2, "sample cloud3", 4);


//新增點雲法向量的另一種方式；


//解決**


//pcl::pointcloud::ptr cloud_with_normals(new pcl::pointcloud);


//pcl::concatenatefields(*cloud, *normals, *cloud_with_normals);


//viewer->addpointcloudnormals(cloud_with_normals, 50, 0.01, "normals");


//while (!viewer->wasstopped())


return 0;


}

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