pcl::ProjectInliers

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类ProjectInliers使用一个模型和一组内点索引，将内点投影到模型形成一个新的独立点云。

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/filters/project_inliers.h>

int
main(int argc, char** argv)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr
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第 11 章：PCL ProjectInliers（投影滤波器）
yumeiguo的博客
04-24 112
结合使用，RANSAC用于从点云中提取内点和外点，然后使用投影滤波器将内点投影到拟合的几何模型上，从而生成一个光滑、精准的点云。：将内点投影到拟合的几何模型上，生成新的点云。：通过投影滤波器，可以有效地去除点云中的外点，并将点云内的点精确地映射到拟合的几何模型上，生成更加平滑、精确的点云。投影滤波器的作用是消除点云中的异常点，通过将点云数据中的内点投影到最佳拟合模型上，保持点云的几何结构。：投影滤波器可用于多视角点云的重建，通过将多视角下的点云数据投影到统一的几何模型上，进行合并与平滑。
PCL:实现点云投影到圆柱（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-17 169
PCL:实现点云投影到圆柱（附完整源码）
PCL滤波 ProjectInliers平面投射
zxcvb036的博客
02-08 328
#include <iostream> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/filters/project_inliers.h> int main(int argc,char ** args) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>
PCL投影滤波（project_inliers）
xhm01291212的博客
08-01 1142
设定一个PCL内置的模型（如平面、直线、圆柱等，具体类型在文末），点云投影到这个模型上。（1）设定模型类型和参数。（2）点云到该模型上。如何理解即用一组光线将物体的形状投射到一个平面上去，称为“投影”。你站在阳光下，地面上的影子就是你对地面的投影；：光线垂直于待投影平面的投影。（PCL中该方法即用的正投影）斜投影：光线与待投影平面倾斜的投影。如何理解以平面投影为例（常用）：想象此刻你面前的电脑屏幕是一个无限延展的平面；你朝向。
PCL ProjectInliers 投影滤波器
weixin_39354845的博客
12-06 487
将点投影到一个参数化模型上，这个参数化模型可以是平面、圆球、圆柱、锥形等进行投影滤波。
PCL学习笔记(18)——projectInliers
Christo的博客
09-19 745
源码 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/filters/project_inliers.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> int main (int argc
【点云处理技术之PCL】滤波器——参数化模型(投影点云，pcl::ProjectInliers)
非晚非晚的博客
12-20 1198
参数化模型就是设定一个函数模型，将输入的点云投影至函数模型上，例如ax + by + cz + d = 0，从而达到点云过滤的形式(其实点云的大小并不会发生改变)。
pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ>圆模型pcl::SACMODEL_CIRCLE3D投影失败的原因
最新发布
07-10
使用 `pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ>` 对圆模型 `pcl::SACMODEL_CIRCLE3D` 进行投影失败，可能涉及以下几个关键原因： ### 输入点云类型与模型不兼容 `SACMODEL_CIRCLE3D` 是一种三维圆模型，通常需要具备 ...
// 投影滤波器 void MainWindow::doActionPCLProjectInliers() { if (getSelectedEntities().size() != 1) { ccLog::Print(QStringLiteral("只能选择一个点云实体")); return; } ccHObject* entity = getSelectedEntities()[0]; ccPointCloud* ccCloud = ccHObjectCaster::ToPointCloud(entity); // ---------------------------读取数据到PCL---------------------------------- pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); cloud->resize(ccCloud->size()); for (int i = 0; i < cloud->size(); ++i) { const CCVector3* point = ccCloud->getPoint(i); cloud->points[i].x = point->x; cloud->points[i].y = point->y; cloud->points[i].z = point->z; } // -----------------------------对话框--------------------------------------- float radius = QInputDialog::getDouble(this, QStringLiteral("参数设置"), QStringLiteral("搜索半径: "), 0.1, 0, 100, 4); // ----------------------------投影滤波器-------------------------------------- //创建 x+y+z=0 平面 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients()); coefficients->values.resize(4); //设置模型系数的大小 coefficients->values[0] = 1.0; //x系数 coefficients->values[1] = 1.0; //y系数 coefficients->values[2] = 1.0; //z系数 coefficients->values[3] = 0.0; //常数项 //投影滤波 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> us; us.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); //设置对象对应的投影模型 us.setInputCloud(cloud); //设置输入点云 us.setModelCoefficients(coefficients);//设置模型对应的系数 us.filter(*filtered); // ------------------------PCL->CloudCompare-------------------------------- if (!filtered->empty()) { ccPointCloud* newPointCloud = new ccPointCloud(QString("ProjectInliers")); for (int i = 0; i < filtered->size(); ++i) { double x = filtered->points[i].x; double y = filtered->points[i].y; double z = filtered->points[i].z; newPointCloud->addPoint(CCVector3(x, y, z)); } newPointCloud->setRGBColor(ccColor::Rgba(255, 255, 255, 255)); newPointCloud->showColors(true); if (ccCloud->getParent()) { ccCloud->getParent()->addChild(newPointCloud); } ccCloud->setEnabled(false); addToDB(newPointCloud); refreshAll(); updateUI(); } else { ccCloud->setEnabled(true); // Display a warning message in the console dispToConsole("Warning: example shouldn't be used as is", ccMainAppInterface::WRN_CONSOLE_MESSAGE); } } 提供代码绘制的关键函数关系图，图中使用中文注释关键步骤和函数调用关系
07-02
2.PCL中的ProjectInliers滤波器：将点云投影到一个模型（如平面、球体等）上。由于用户要求根据给定的C++代码（即cam_map函数）绘制关系图，我们将重点放在cam_map函数上。步骤：1.输入：相机坐标系下的3D点（trans_...
PCL：滤波—Projectlnliers投影滤波
qq_36418943的博客
10-25 635
#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h> //模型系数头文件 #include <pcl/filters/project_inliers.h...
【pcl学习笔记】使用 ProjectInliers 滤波器进行三维点云投射二维平面
weixin_42208807的博客
11-20 1340
将点云投射到平面，平面方程： ax + by +cz + d = 0; #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/filters/project_inliers.h> #include <pcl/visualization/clou
PCL学习：滤波—Projectlnliers投影滤波
zfjBIT的专栏
06-18 1662
Projectlnliers class pcl: : Projectlnliers< PointT > 类 Projectlnliers 使用一个模型和一组的内点的索引，将内点投影到模型形成新的一个独立点云。关键成员函数 void setModelType(int model) 通过用户给定的参数设置使用的模型类型 ，参数 Model 为模型类型（见 mo...
ProjectInliers投影滤波实现
taifyang的博客
06-05 346
实现：以平面模型投影为例 void projection(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud_projected, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients) { float a = coefficients->values[0], b = coefficients->value
PCL 点云投影到平面 —— 调用方法及源码解释
weixin_49805002的博客
04-20 3148
如何调用 cloud是输入的点云指针，cloud_projected是输出的点云指针，调用PCL滤波函数将cloud投影到Z=0的平面。之后输出cloud_projected即可看到Z坐标归零了。 // 本例使用ax+by+cz+d=0的平面模型创健一个系数为a=b=d=0,c=1的平面，也就是X-Y平面 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); coefficients->values
点云滤波——project_inliners滤波
我是个渣
08-31 1106
点投影到一个参数化模型上（平面或者球体等），参数化模型通过一组参数来设定，对于平面来说使用其等式形式。在PCL中有特定存储常见模型系数的数据结构 // 填充ModelCoefficients的值,使用ax+by+cz+d=0平面模型，其中 a=b=d=0,c=1 也就是X——Y平面 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::Model...
点云根据模型进行投影
laoki的专栏
04-25 281
pcl库的投影算法
PCL函数库摘要——点云滤波
qq_36829039的博客
05-30 2514
pcl_filters模块提供了对噪声点和离群点去除的具体实现。 1.Class pcl::ApproximateVoxelGrid< PointT > 类ApproximateVoxelGrid根据给定的点云形成三维体素栅格,并利用所有体素的中心点近似体素中包含的点集,这样完成下采样得到滤波结果。该类比较适合对海量点云数据在处理前进行数据压缩,特别是在特征提取等处理中选择合适的体素大小等尺度相关参数,可以很好地提高算法的效率。 #include <pcl/filters/approxim
pcl之滤波器（二）
aizzl97的博客
01-24 699
pcl一共是有十二个主要模块，详细了解可以查看官网。今天学习一下pcl的滤波器模块。滤波器模块，官网一共是提供了6个例程，今天看第三个、第四个。
学习PCL库：PCL库中filters模块
点云PCL
03-31 1805
公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图等领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入，有兴趣的可联系dianyunpcl@163.com。未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。filters模块介绍PCL库中filters模块主要提供各种滤波器算法来对点云数据进行降噪、采样、平滑等操作，以提高点云数据的质量和准确性。该模块中的主要类和方法包括：* VoxelGrid：将点云数据进行...
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