【PCL】教程 implicit_shape_model.cpp 3D点云数据的对象识别 利用隐式形状模型进行训练和识别...

ism_test_cat.pcd

参数：ism_train_cat.pcd      0      ism_train_horse.pcd    1      ism_train_lioness.pcd  2      ism_train_michael.pcd  3      ism_train_wolf.pcd     4      ism_test_cat.pcd       0

这里红点表示对应感兴趣类别的对象预测中心

./ism_test ism_train_cat.pcd 0 ism_train_horse.pcd 1 ism_train_lioness.pcd 2 ism_train_michael.pcd 3 ism_train_wolf.pcd 4 ism_test_cat.pcd 0
./ism_test ism_train_cat.pcd 0 ism_train_horse.pcd 1 ism_train_lioness.pcd 2 ism_train_michael.pcd 3 ism_train_wolf.pcd 4 ism_test_horse.pcd 1

这段代码是一个使用PCL（Point Cloud Library）的C++程序，用于3D点云数据的识别训练和测试。程序的流程可以分为几个主要步骤：

1. 参数检查：程序首先检查传入的参数数量，确保至少有一个训练云和一个测试云，每个云都需要有一个类别ID。

2. 训练数据准备：

• 使用pcl::NormalEstimation为每个训练点云计算法线。

• 读取训练点云文件，计算法线，然后将点云、法线以及类别ID分别存储。

特征提取：接着，使用pcl::FPFHEstimation为每个点计算FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征。

隐式形状模型训练：之后，使用pcl::ism::ImplicitShapeModelEstimation完成隐式形状模型的训练。这个过程中，将使用到上一步骤计算得到的特征，同时输入训练用的点云数据、法线以及类别ID。

模型保存与加载：训练得到的模型将保存到文件中，可以在后续进行加载和使用。

测试数据处理：与训练数据类似，为测试数据云计算法线。

对象识别：利用训练好的模型，对测试数据进行对象识别。识别的过程中会生成一个投票列表，通过算法找出最强的峰值。

可视化：为测试点云着色，将识别的对象标记为不同的颜色，并使用pcl::visualization::CloudViewer显示结果。

整体而言，这段代码主要实现了使用PCL库进行3D点云数据的对象识别，包括数据准备、特征提取、模型训练、对象识别以及结果可视化等步骤。通过计算点云的法线和FPFH特征，利用隐式形状模型进行训练和识别