PCL生成线段点云

原创已于 2022-11-19 16:16:01 修改 · 1.4k 阅读

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#算法 #c++ #开发语言

于 2022-08-02 17:59:33 首次发布

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该博客介绍了如何在PCL（Point Cloud Library）中生成线段点云，提供了两种方法：一种根据点的数量，另一种根据设定的步长。通过计算两点之间的方向向量和距离，动态添加点到点云中，最后将起始和结束点加入点云。测试代码展示了生成线段并保存为PCD文件的过程。

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生成三角形
生成平行四边形
生成凸包

pcl 生成线段点云

pcl官方有生成球体、圆柱体、圆锥体的相关函数，似乎没有生成线段的函数，正好有需要，所以自己写了两个，分别是根据数量和步长生成。

原理

原理很简单，已知两个三维点p1,p2,求出方向向量和向量p1p2的模，再根据设置的点的数量和步长添加进点云。

// 根据数量
void creatseg(pcl::PointXYZ& p1, pcl::PointXYZ& p2, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, int num) {
    Eigen::Vector3d k(p1.x - p2.x, p1.y - p2.y, p1.z - p2.z);
    if (num<1){
        print_highlight("点的数量应为大于0的整数");
    }
    else {
        double delt = k.norm() / num;
        k = k / k.norm();
        cloud->points.resize(num);
        for (auto i = 0; i < num; ++i) {
            cloud->points[i].x = p2.x + delt * i * k[0];
            cloud->points[i].y = p2.y + delt * i * k[1];
            cloud->points[i].z = p2.z + delt * i * k[2];
        }
        cloud->push_back(p1);
        cloud->push_back(p2);
    }
}

// 根据步长
void creatsegment(pcl::PointXYZ& p1, pcl::PointXYZ& p2, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ::Ptr cloud, double delt) {
    Eigen::Vector3d k(p1.x - p2.x, p1.y - p2.y, p1.z - p2.z);
    int num = k.norm() / delt;
    k = k / k.norm();
    cloud->points.resize(num);
    for (auto i = 0; i < num; ++i) {
        cloud->points[i].x = p2.x + delt * i * k[0];
        cloud->points[i].y = p2.y + delt * i * k[1];
        cloud->points[i].z = p2.z + delt * i * k[2];
    }
    cloud->push_back(p1);
    cloud->push_back(p2);

}

测试代码如下

#include <pcl/PCLPointCloud2.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/uniform_sampling.h>
#include <pcl/console/print.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/console/time.h>

using namespace std;
using namespace pcl;
using namespace pcl::io;
using namespace pcl::console;

void creatseg(pcl::PointXYZ& p1, pcl::PointXYZ& p2, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, int num) {
    Eigen::Vector3d k(p1.x - p2.x, p1.y - p2.y, p1.z - p2.z);
    if (num<1){
        print_highlight("点的数量应为大于0的整数");
    }
    else {
        double delt = k.norm() / num;
        k = k / k.norm();
        cloud->points.resize(num);
        for (auto i = 0; i < num; ++i) {
            cloud->points[i].x = p2.x + delt * i * k[0];
            cloud->points[i].y = p2.y + delt * i * k[1];
            cloud->points[i].z = p2.z + delt * i * k[2];
        }
        cloud->push_back(p1);
        cloud->push_back(p2);
    }
}

void creatsegment(pcl::PointXYZ& p1, pcl::PointXYZ& p2, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ::Ptr cloud, double delt) {
    Eigen::Vector3d k(p1.x - p2.x, p1.y - p2.y, p1.z - p2.z);
    int num = k.norm() / delt;
    k = k / k.norm();
    cloud->points.resize(num);
    for (auto i = 0; i < num; ++i) {
        cloud->points[i].x = p2.x + delt * i * k[0];
        cloud->points[i].y = p2.y + delt * i * k[1];
        cloud->points[i].z = p2.z + delt * i * k[2];
    }
    cloud->push_back(p1);
    cloud->push_back(p2);

}

int main() {
    pcl::PointXYZ P1(12, 2.3, 7.89), P2(0, 0, 0);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    creatseg(P1, P2, cloud, 10000);
    pcl::io::savePCDFile("line.pcd",*cloud);
    creatsegment(P1, P2, cloud, 0.0001);
    pcl::io::savePCDFile("segment.pcd", *cloud);
}