PCL:基于点云的建筑物轮廓规范化

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本文介绍了如何利用Point Cloud Library(PCL)进行建筑物轮廓的规范化处理,包括加载点云数据、滤波、提取轮廓和可视化。通过PCL的函数,可以有效地处理三维点云数据,为建筑物识别和分割提供预处理支持。

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点云库(Point Cloud Library,PCL)是一个功能强大的开源库,用于处理和分析三维点云数据。在建筑物识别和分割任务中,规范化建筑物轮廓是一项重要的预处理步骤。本文将介绍如何使用PCL库实现基于点云的建筑物轮廓规范化,并提供相应的源代码。

在开始之前,请确保已经安装了PCL库并配置好开发环境。以下是实现建筑物轮廓规范化的步骤:

  1. 加载点云数据

首先,我们需要加载点云数据。可以使用PCL提供的pcl::io::loadPCDFile函数从PCD文件中加载点云数据。以下是加载点云数据的示例代码:

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::P
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