PCL 特征(pcl::Feature)模块使用方法【2025最新版】

已于 2025-01-06 20:27:19 修改
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分类专栏： PCL学习 文章标签： 算法 机器学习 开发语言 3d c++
于 2021-07-22 09:36:42 首次发布
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这篇博客介绍了PCL库中pcl::Feature模块的使用，包括输入数据处理、四种不同情况的特征估计，以及通过setInputCloud、setIndices和setSearchSurface设置参数的方法。通过表面法线估计的例子详细阐述了如何应用这些方法。

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博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月6日。

一、输入数据

  PCL中的几乎所有的类都继承于基类PCL::PCLBase， PCL::Feature类以两种不同的方式接受输入数据:

  1. setInputCloud (PointCloudConstPtr &input) ：表示输入的是input点云数据集中所有的点，任何特征估计类都会尝试估计给定输入点云中每一个点的特征。在任何特征估计中 setInputCloud()都是必不可少的。
  2. setInputCloud (PointCloudConstPtr &input)和setIndice
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特征描述与提取Features 3D 点云特征描述与提取是点云信息处理中的最基础也是最关键的部分，点云的识别、分割、重采样、配准、曲面重建等大部分算法，都十分依赖特征描述与提取的结果。 从尺度上来划分，一般分为局部特征描述和全局特征描述。例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓扑特征描述，都属于3D点云特征描述与提取范畴。在 PCL 中，目前已有很多基本的特征描述子与提取算法。 特征点 理想情况下，在使用同一种度量规则情况下，相同或相似的表面上的点的特征子应该非常相似，不同表面上的点的特征描述子有明显的
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三维重建工具——pclpy教程之点云features
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本教程代码开源：GitHub 欢迎star 文章目录一、法线估计1. 参数说明2. 例子二、使用积分图像的法线估计1. 代码2. 说明三、点特征直方图（PFH）1. 代码四、快速点特征直方图（FPFH）描述符1. PFH 和 FPFH 之间的差异2. 代码五、估计一组点的VFH特征1. 代码2. 可视化VFH特征六、基于转动惯量和偏心率的描述符（存在bug）1. 代码2. 说明3. 运行 一、法线估计 1. 参数说明 由于 PCL 中几乎所有类都继承自基本pcl::PCLBase类，因此pcl::Fea.
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