PCL RGB彩色点云分割,基于HSV

本文介绍了一种将点云从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间的方法,并利用色调(Hue)进行目标分割,实现了底座与块茎的有效分离。通过代码示例详细展示了如何使用PCL库完成这一过程。

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将点云从RGB空间转换到HSV空间然后通过Hue来筛选点云

直接上代码
// 头文件可能放的有点多,很多用不到

#include<iostream>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <boost/shared_ptr.hpp>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/ascii_io.h>
#include <pcl/io/vtk_lib_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_types_conversion.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/visualization/pcl_plotter.h>
#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/normal_3d_omp.h>
#include <pcl/features/moment_of_inertia_estimation.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
#include <pcl/surface/poisson.h>
#include <pcl/surface/mls.h>
#include <pcl/surface/concave_hull.h>
#include <pcl/features/principal_curvatures.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <math.h>

using namespace std;

// 分割出底座函数
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr holder_extraction(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud)
{
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr holder(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZHSV>::Ptr cloud_HSV(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZHSV>);
	pcl::PointCloudXYZRGBtoXYZHSV(*cloud, *cloud_HSV);

	pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices());

	for (int i = 0; i < cloud->points.size(); i++)                         //holder
	{
		if (cloud_HSV->points[i].h < 250 && cloud_HSV->points[i].h > 180)            // increase the first parameter to have better visualisation of holder
		{
			inliers->indices.push_back(i);
		}
	}
	pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZRGB> eifilter(true);
	eifilter.setInputCloud(cloud);
	eifilter.setIndices(inliers);
	eifilter.filter(*holder);

	return holder;
}
// 分割出块茎
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr body_extraction(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud)
{
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr body(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZHSV>::Ptr cloud_HSV(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZHSV>);
	pcl::PointCloudXYZRGBtoXYZHSV(*cloud, *cloud_HSV);

	pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices());

	for (int i = 0; i < cloud->points.size(); i++)                         //holder
	{
		if ((cloud_HSV->points[i].h < 50 && cloud_HSV->points[i].h > 0) || cloud_HSV->points[i].h > 320)            // increase the first parameter to have better visualisation of holder
		{
			inliers->indices.push_back(i);
		}
	}
	pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZRGB> eifilter(true);
	eifilter.setInputCloud(cloud);
	eifilter.setIndices(inliers);
	eifilter.filter(*body);

	return body;
}

int main(int argc, char** argv) {
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
	//*加载点云pcd文件
	if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZRGB>("1.pcd", *cloud) == -1) //* load the file
	{
		PCL_ERROR("Couldn't read file \n");
		return(-1);
	}

	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr holder1 = holder_extraction(cloud);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr body1 = body_extraction(cloud);


	// 点云可视化
	pcl::visualization::CloudViewer viewer("cloud viewer");
	viewer.showCloud(body1);
	while (!viewer.wasStopped()) 
	{
	}
		
	system("pause");
	return 0;
}

注意事项: RGB RGB RGB 重要的事情说三遍!!!
读取点云要使用:
pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB);
如果用
pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ);
读出来没有RGB信息,后面调用函数也会报错缺少指针类型转换

效果图,土豆:
在这里插入图片描述
效果图,底座:
在这里插入图片描述
土豆点云pcd文件:
链接:https://pan.baidu.com/s/12qc3uw0sTmycVnNb_NWfkA
提取码: 7qc9

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