PCL教程-点云分割之平面模型分割

已于 2022-04-11 21:17:15 修改
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： PCL点云处理 文章标签： PCL 点云分割 点云处理
于 2021-09-07 10:41:28 首次发布
原文链接：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/planar_segmentation.html#planar-segmentation
本文档介绍了如何使用PCL库对3D点云进行简单的平面分割。通过创建一个主要位于同一平面上的点云，然后设置几个平面外的点，利用RANSAC算法进行平面分割。程序首先填充点云数据，接着进行平面分割，通过模型系数和点的下标确定平面内外的点，并将结果可视化展示。实验结果显示了分割成功的平面模型及外点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原文链接：Plane model segmentation — Point Cloud Library 0.0 documentation

基于RANSAC的基本检测算法虽然具有较高的鲁棒性和效率，但是目前仅针对平面，球，圆柱体，圆锥和圆环物种基本的基元。

在本次教程中，我们将学习对一组点云做简单的平面分割，也就是在点云中找到组成平面模型的所有点。

目录

程序代码

实验结果

 程序分析

步骤1：创建在同一个平面上的点云（z=1）：

步骤2：设置几个平面外的点（z != 1)

步骤3：平面分割

步骤4：分割结果-系数因子

步骤5：分割结果-模型内点的下标

步骤6：打印结果并显示

CmakeLists.txt

程序代码

#include <iostream>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include<pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include<pcl/io/pcd_io.h>
#include<vector>

int
main(int argc, char** argv)
{
	//原始点云
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	//平面上的点云
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_inner(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);	
	//平面外的点云
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_outer(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	
	//填充点云数据
	(*cloud).width = 15;
	(*cloud).height = 1;
	(*cloud).points.resize((*cloud).width * (*cloud).height);
	//生成数据
	for (size_t i = 0; i < (*cloud).points.size(); ++i)
	{
		(*cloud).points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		(*cloud).points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		//z 坐标始终为1，说明这些点位于同一个平面
		(*cloud).points[i].z = 1.0;
	}
	//设置几个局外点，三个平面外的点
	(*cloud).points[0].z = 200.0;
	(*cloud).points[3].z = -200.0;
	(*cloud).points[6].z = 400.0;
	std::cerr << "Point cloud data: " << (*cloud).points.size() << " points" << std::endl;
	for (size_t i = 0; i < (*cloud).points.size(); ++i)
		std::cerr <<"index:\t"<< i<<"\t" << (*cloud).points[i].x << "\t"
		<< (*cloud).points[i].y << "\t"
		<< (*cloud).points[i].z << std::endl;


	pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
	pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
	//创建分割对象
	pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
	//可选设置
	seg.setOptimizeCoefficients(true);
	//必须设置
	seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
	seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
	seg.setDistanceThreshold(0.01);
	seg.setInputCloud(cloud);
	seg.segment(*inliers, *coefficients);

	//判断是否分割成功
	if (inliers->indices.size() == 0)
	{
		PCL_ERROR("Could not estimate a planar model for the given dataset.");
		return (-1);
	}
	std::cerr << std::endl << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " "
		<< coefficients->values[1] << " "
		<< coefficients->values[2] << " "
		<< coefficients->values[3] << std::endl << std::endl;


	//根据分割结果填充平面内和平面外点云
	cloud_inner->width = inliers->indices.size();
	cloud_inner->height = 1;
	cloud_inner->points.resize(cloud_inner->width * cloud_inner->height);

	cloud_outer->width = cloud->points.size() - inliers->indices.size();
	cloud_outer->height = 1;
	cloud_outer->points.resize(cloud_outer->width * cloud_outer->height);

	//创建一个数组，大小为点云总数,初始化为0
	std::vector<int> p_flag(cloud->points.size());

	//将平面内的点标记
	for (size_t i = 0; i < inliers->indices.size(); ++i)
		p_flag[inliers->indices[i]] = 1;

	for (size_t i = 0,j=0 ; i < (*cloud).points.size(); ++i)
	{
		//遍历，找出平面外的点
		if (p_flag[i] == 0)
		{
			cloud_outer->points[j].x = (*cloud).points[i].x;
			cloud_outer->points[j].y = (*cloud).points[i].y;
			cloud_outer->points[j].z = (*cloud).points[i].z;
			++j;
			std::cerr << "outer points index:\t" << i << "\t" << (*cloud).points[i].x << "\t"
				<< (*cloud).points[i].y << "\t"
				<< (*cloud).points[i].z << std::endl;
		}
	}

	//打印出平面外的点
	std::cerr << std::endl << "Outer points: " << cloud_outer->points.size() << std::endl;
	for (size_t i = 0; i < cloud_outer->points.size(); ++i)
	{
		std::cerr << "\t" << (*cloud_outer).points[i].x << "\t"
			<< (*cloud_outer).points[i].y << "\t"
			<< (*cloud_outer).points[i].z << std::endl;
	}

	//平面内的点
	std::cerr << "Model inliers: " << inliers->indices.size() << std::endl;
	for (size_t i = 0; i < inliers->indices.size(); ++i)
	{
		cloud_inner->points[i].x = (*cloud).points[inliers->indices[i]].x;
		cloud_inner->points[i].y = (*cloud).points[inliers->indices[i]].y;
		cloud_inner->points[i].z = (*cloud).points[inliers->indices[i]].z;
		std::cerr << "index:\t" << inliers->indices[i] << "\t" << (*cloud).points[inliers->indices[i]].x << "\t"
			<< (*cloud).points[inliers->indices[i]].y << "\t"
			<< (*cloud).points[inliers->indices[i]].z << std::endl;
	}

	//图形化显示
	//创建PCLVisualzer对象
	pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Plane Model Segmentation");

	int v1(1);
	int v2(2);
	
	//创建视角v1，v2
	viewer.createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0,v1);
	viewer.createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0,v2);
	//设置背景颜色为白色
	viewer.setBackgroundColor(255, 255, 255, v1);
	viewer.setBackgroundColor(255, 255, 255, v2);
	//添加直角坐标，放大1000倍
	viewer.addCoordinateSystem(1000,v1);
	viewer.addCoordinateSystem(1000,v2);
	
	//设置点云颜色
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_origin(cloud, 255, 0, 0);
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_in(cloud_inner, 255, 0, 0);
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_out(cloud_outer, 0, 0, 255);


	viewer.addPointCloud(cloud, cloud_origin, "v1", v1);
	viewer.addPointCloud(cloud_outer, cloud_out, "v2", v2);
	viewer.addPointCloud(cloud_inner, cloud_in, "v3", v2);

	//设置点云的大小，point_size默认为1，这里设置为1000，突出显示
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1000,"v1",v1);
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1000,"v2",v2);
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1000,"v3",v2);
	viewer.spin();

	return (0);
}

实验结果

打印输出：

Point cloud data: 15 points
index:  0       1.28125 577.094 2
index:  1       197.938 828.125 1
index:  2       599.031 491.375 1
index:  3       358.688 917.438 -2
index:  4       842.562 764.5   1
index:  5       178.281 879.531 1
index:  6       727.531 525.844 4
index:  7       311.281 15.3438 1
index:  8       93.5938 373.188 1
index:  9       150.844 169.875 1
index:  10      1012.22 456.375 1
index:  11      121.938 4.78125 1
index:  12      9.125   386.938 1
index:  13      544.406 584.875 1
index:  14      616.188 621.719 1

Model coefficients: 0 0 1 -1

outer points index:     0       1.28125 577.094 2
outer points index:     3       358.688 917.438 -2
outer points index:     6       727.531 525.844 4

Outer points: 3
        1.28125 577.094 2
        358.688 917.438 -2
        727.531 525.844 4
Model inliers: 12
index:  1       197.938 828.125 1
index:  2       599.031 491.375 1
index:  4       842.562 764.5   1
index:  5       178.281 879.531 1
index:  7       311.281 15.3438 1
index:  8       93.5938 373.188 1
index:  9       150.844 169.875 1
index:  10      1012.22 456.375 1
index:  11      121.938 4.78125 1
index:  12      9.125   386.938 1
index:  13      544.406 584.875 1
index:  14      616.188 621.719 1
 

结果图：

 

 

左图为原始点云，右图为处理结果：红色为同一平面上的点，蓝色为平面外的点。

 程序分析

步骤1：创建在同一个平面上的点云（z=1）：

//填充点云数据
	(*cloud).width = 15;
	(*cloud).height = 1;
	(*cloud).points.resize((*cloud).width * (*cloud).height);
	//生成数据
	for (size_t i = 0; i < (*cloud).points.size(); ++i)
	{
		(*cloud).points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		(*cloud).points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		//z 坐标始终为1，说明这些点位于同一个平面
		(*cloud).points[i].z = 1.0;
	}

步骤2：设置几个平面外的点（z != 1)

	//设置几个局外点，三个平面外的点
	(*cloud).points[0].z = 200.0;
	(*cloud).points[3].z = -200.0;
	(*cloud).points[6].z = 400.0;

步骤3：平面分割

	pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
	pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
	//创建分割对象
	pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
	//可选设置
	seg.setOptimizeCoefficients(true);
	//必须设置
	seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
	seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
	seg.setDistanceThreshold(0.01);
	seg.setInputCloud(cloud);
	seg.segment(*inliers, *coefficients);

	//判断是否分割成功
	if (inliers->indices.size() == 0)
	{
		PCL_ERROR("Could not estimate a planar model for the given dataset.");
		return (-1);
	}

创建:pcl:`SACSegmentation <pcl::SACSegmentation>`对象，设置模型和方法类型，还有设置距离阈值为0.01，它决定了必须离模型多近才会被认为是平面内的点。

在篇教程中，我们使用了RANSAC方法(pcl::SAC_RANSAC) ，因为Ransac的简单性的动机（其他强大的估算器用作基础并添加额外的更复杂的概念）。

步骤4：分割结果-系数因子

分割结果包括：模型内的点的下标以及该模型的系数因子。

比如一个平面的方程式为：aX + bY + cZ + d = 0

在此次实验中得出的系数因子为：0 0 1 -1

即 a=0 , b=0 , c=1, d=-1

 将平面上的点代入该方程即可验证结果为正确。

步骤5：分割结果-模型内点的下标

分割结果中包括在平面模型内的点的下标（在原始点云中），通过这个下标，就可以将平面内和平面外的点云分割开，单独显示。

 Model inliers: 12
index:  1       197.938 828.125 1
index:  2       599.031 491.375 1
index:  4       842.562 764.5   1
index:  5       178.281 879.531 1
index:  7       311.281 15.3438 1
index:  8       93.5938 373.188 1
index:  9       150.844 169.875 1
index:  10      1012.22 456.375 1
index:  11      121.938 4.78125 1
index:  12      9.125   386.938 1
index:  13      544.406 584.875 1
index:  14      616.188 621.719 1


	//根据分割结果填充平面内和平面外点云
	cloud_inner->width = inliers->indices.size();
	cloud_inner->height = 1;
	cloud_inner->points.resize(cloud_inner->width * cloud_inner->height);

	cloud_outer->width = cloud->points.size() - inliers->indices.size();
	cloud_outer->height = 1;
	cloud_outer->points.resize(cloud_outer->width * cloud_outer->height);

	//创建一个数组，大小为点云总数,初始化为0
	std::vector<int> p_flag(cloud->points.size());

	//将平面内的点标记
	for (size_t i = 0; i < inliers->indices.size(); ++i)
		p_flag[inliers->indices[i]] = 1;

	for (size_t i = 0,j=0 ; i < (*cloud).points.size(); ++i)
	{
		//遍历，找出平面外的点
		if (p_flag[i] == 0)
		{
			cloud_outer->points[j].x = (*cloud).points[i].x;
			cloud_outer->points[j].y = (*cloud).points[i].y;
			cloud_outer->points[j].z = (*cloud).points[i].z;
			++j;
			std::cerr << "outer points index:\t" << i << "\t" << (*cloud).points[i].x << "\t"
				<< (*cloud).points[i].y << "\t"
				<< (*cloud).points[i].z << std::endl;
		}
	}

	//打印出平面外的点
	std::cerr << std::endl << "Outer points: " << cloud_outer->points.size() << std::endl;
	for (size_t i = 0; i < cloud_outer->points.size(); ++i)
	{
		std::cerr << "\t" << (*cloud_outer).points[i].x << "\t"
			<< (*cloud_outer).points[i].y << "\t"
			<< (*cloud_outer).points[i].z << std::endl;
	}

	//平面内的点
	std::cerr << "Model inliers: " << inliers->indices.size() << std::endl;
	for (size_t i = 0; i < inliers->indices.size(); ++i)
	{
		cloud_inner->points[i].x = (*cloud).points[inliers->indices[i]].x;
		cloud_inner->points[i].y = (*cloud).points[inliers->indices[i]].y;
		cloud_inner->points[i].z = (*cloud).points[inliers->indices[i]].z;
		std::cerr << "index:\t" << inliers->indices[i] << "\t" << (*cloud).points[inliers->indices[i]].x << "\t"
			<< (*cloud).points[inliers->indices[i]].y << "\t"
			<< (*cloud).points[inliers->indices[i]].z << std::endl;
	}

步骤6：打印结果并显示

  • 使用PCLVisualizer创建视图对象
  • 使用pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom设置点云颜色
  • 使用setPointCloudRenderingProperties()设置点的大小（突出显示）
//图形化显示
	//创建PCLVisualzer对象
	pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Plane Model Segmentation");

	int v1(1);
	int v2(2);
	
	//创建视角v1，v2
	viewer.createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0,v1);
	viewer.createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0,v2);
	//设置背景颜色为白色
	viewer.setBackgroundColor(255, 255, 255, v1);
	viewer.setBackgroundColor(255, 255, 255, v2);
	//添加直角坐标，放大1000倍
	viewer.addCoordinateSystem(1000,v1);
	viewer.addCoordinateSystem(1000,v2);
	
	//设置点云颜色
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_origin(cloud, 255, 0, 0);
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_in(cloud_inner, 255, 0, 0);
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_out(cloud_outer, 0, 0, 255);


	viewer.addPointCloud(cloud, cloud_origin, "v1", v1);
	viewer.addPointCloud(cloud_outer, cloud_out, "v2", v2);
	viewer.addPointCloud(cloud_inner, cloud_in, "v3", v2);

	//设置点云的大小，point_size默认为1，这里设置为1000，突出显示
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1000,"v1",v1);
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1000,"v2",v2);
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1000,"v3",v2);
	viewer.spin();

CmakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR)

project(planar_segmentation)

find_package(PCL 1.2 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

add_executable (planar_segmentation planar_segmentation.cpp)
target_link_libraries (planar_segmentation ${PCL_LIBRARIES})

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言午日月
08-24 307
#include <iostream> #include <iostream> #include <pcl-1.9/pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl-1.9/pcl/point_types.h> #include <pcl-1.9/pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl-1.9/pcl/sample_consensus/method_types.h> //
PCL学习笔记（二十四）-- PCL实现平面模型分割
不学会C++不改名
07-28 2433
一、简介 PCL中Segementation库提供了点云分割的基础数据结构和部分通用的分割算法，目前实现的算法主要是基于聚类分割思想和基于随机采样一致性的分割算法，这些算法适用于将由多个空间分布独立的区域组成的点云分割成格子独立的点云子集，或者提取出特定的模型的点云数据，以便后续处理。 二、代码分析 1）创建点云数据然后再屏幕上打印这些点的坐标值，为了达到本教程的目的，在数据中手动添加几个局外点，并设置它们的z值不为1，即不在z = 1所在的平面上的点作为局外点，在z = 1平面上的点...
pcl中RANSAC点云分割类型
12-28
### PCL中RANSAC算法用于点云分割的不同类型 #### 平面拟合 在PCL库中，RANSAC常被用来进行平面拟合。此方法能够有效地从复杂的环境中分离出平坦表面，这对于室内场景分析特别有用。对于给定的一组3D点云数据，RANSAC随机选取三个不共线的点来构建一个假设的平面方程，并测试其余点到这个假定平面上的距离是否小于设定阈值。如果满足条件，则认为这些点属于同一个平面[^1]。 ```cpp pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; seg.setOptimizeCoefficients (true); seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations (1000); seg.setDistanceThreshold (0.01); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); seg.setInputCloud (cloud); seg.segment (*inliers, *coefficients); ``` #### 多平面拟合 当面对具有多个不同方向和平坦区域的对象时，单次运行标准RANSAC可能不足以完成整个物体的描述。因此，在某些情况下，需要连续执行几次RANSAC操作以检测并移除已发现的最大平面之后再继续寻找下一个显著平面直到不再有新的有效结果为止[^4]。 #### 直线拟合 除了平面外，RANSAC同样适用于其他类型的几何结构比如直线。通过调整模型参数设置为`SACMODEL_LINE`, 可实现对空间内线条特征的有效捕捉。这种方法尤其适合于建筑环境中的边缘提取或是机械零件轮廓重建等工作场合[^3]。 ```cpp // 更改模型类型为直线 seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); ``` #### 圆柱体和其他复杂形状 值得注意的是，虽然上述例子主要集中在简单几何实体上，但实际上PCL支持更广泛的形状匹配需求——包括但不限于圆锥形、球状物乃至任意自定义曲面等。这使得基于RANSAC框架下的点云处理技术具备高度灵活性与适应能力，广泛应用于各种实际项目当中。
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