计算点云法向量

用的是这个博主的代码(听我说谢谢大佬)PCL 计算点云法向量并显示_pcl计算法向量_点云侠的博客-优快云博客

一、复制大佬的代码制作一个.cpp文件(随便建立一个文件夹放.cpp文件即可,这里只有.cpp文件)

 二、新建以一个CMakeList.txt文件

内容参考:

cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR)

project(compulate)

find_package(PCL 1.7 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
add_executable(compulate compulate.cpp)

target_link_libraries(compulate ${PCL_LIBRARIES})
target_link_libraries(compulate boost_thread)

add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})
link_directories(compulate ${PCL_LIBRARY_DIRS})

三、新建一个build文件夹(空的)
在终端打开,输入

cmake ..

make

四、在build目录下放一个pcd文件(网上很多随便下载一个,命名为camera_pcd.pcd)

计算点云法向量点云处理中重要的一步,可以用于分析点云的曲率、表面变化以及三维重建等应用。以下是一个简单的手写计算点云法向量的程序示例: 1. 首先,我们需要导入必要的库,如numpy和sklearn等: import numpy as np from sklearn.neighbors import NearestNeighbors 2. 然后,我们定义一个函数来计算点云法向量: def compute_normals(point_cloud, k=20): # 计算最近邻点 nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(point_cloud) distances, indices = nbrs.kneighbors(point_cloud) # 初始化法向量 normals = np.zeros_like(point_cloud) for i in range(len(indices)): # 计算协方差矩阵 covariance_matrix = np.cov(point_cloud[indices[i]].T) # 计算特征值和特征向量 eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix) # 找到最小特征值的索引 min_eigenvalue_index = np.argmin(eigenvalues) # 提取对应的特征向量作为法向量 normals[i] = eigenvectors[:, min_eigenvalue_index] return normals 3. 然后,我们读取点云数据,调用计算法向量的函数,并保存结果: point_cloud = np.loadtxt('point_cloud.txt') # 读取点云数据(如果点云数据文件存在的话) normals = compute_normals(point_cloud) # 计算法向量 np.savetxt('normals.txt', normals) # 保存法向量数据 以上是一个简单的手写计算点云法向量的程序示例。注:此示例基于最近邻点法计算法向量,只是其中的一种方法,实际应用中可能会根据具体情况选择其他算法。
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