PCL迭代提取点云的索引,并用向量存储提取的PCL点云

本文介绍了使用PCL库进行点云分割时的一种有效方法,即将分割后的子点云直接存储到向量中,避免了索引偏移的问题。通过示例代码详细展示了如何迭代地从原始点云中提取并存储多个子点云。

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        利用pcl进行点云索引提取时,经常需要迭代分割提取多块子点云,为了方便存储管理,通常使用向量来进行。这时有两种思路存储分割后的子点云:一种是将子点云的索引存入向量,另一种是将点云存入向量。

      需要的注意的是,如果将子点云的索引存入向量,容易出现问题:循环迭代的输入点云发生了变化,所以得到的子点云索引是新输入点云中的索引,并非最初的输入点云的索引。所以,最可靠的方法是将子点云存入向量。这时关于点云向量的定义如下:

std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>, Eigen::aligned_allocator<pcl::PointXYZ> > clouds_vector;

分割提取多个子点云,并存入点云向量的代码如下:

int i = 0, nr_points = (int)cloud2->points.size();
while (cloud2->points.size()>0.3*nr_points){
    pcl::PointCloud<PointT> cloud;
    // 从余下的点云中分割最大平面组成部分
    seg.setInputCloud(cloud2);
    seg.segment(*inliers, *coefficients);
    if (inliers->indices.size()==0)
    {
        cout << "Could not estimate the model for the given dataset." << endl;
        break;
    }
    //分离内存
    extract.setInputCloud(cloud2);
    extract.setIndices(inliers);  //设置分割后的内点为需要提取的点集
    extract.setNegative(false);   //设置提取内点而非外点
    extract.filter(cloud);      //提取输出存储到 cloud
    cout << "PointCloud representing the model component: " << cloud.width * cloud.height << " data points." <<endl;
    clouds_vector.push_back(cloud);  //将点云存入点云向量。
    // 创建滤波器对象, 剔除已经判断的模型点
    extract.setNegative(true);
    extract.filter(*cloud_f);
    cloud2->swap(*cloud_f);  //j交换两个点云
    i++;
}
Enjoy!





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