PCL 点云法线估计(直接从点云数据集中近似推断表面法线)、积分图进行法线估计

一、 点云法线估计(直接从点云数据集中近似推断表面法线)

1、尺度选择

根据所需要的细节需求为参考，选择确定的邻域所用的尺度。简言之，如果杯子手柄和圆柱体部分之间的边缘的曲率是重要的，那么需要足够小的尺度来捕获这些细节信息，而在其他不需要细节信息的应用中可选择大尺度。

2、法线估计代码

//估计法线
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;//实例化一个法线估计的对象
ne.setInputCloud (cloud);//设置输入点云
//创建一个空的kdtree对象，并把它传递给法线估计对象
//基于给出的输入数据集，kdtree将被建立
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ());
ne.setSearchMethod (tree);//设置近邻搜索方式
//输出数据集
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
//使用半径在查询点周围3厘米范围内的所有邻元素
ne.setRadiusSearch (0.01);
//计算特征值
ne.compute (*cloud_normals);//法线存放至cloud_normals

3、全部代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/integral_image_normal.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>

int
main ()
 {
//加载点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
//体素滤波
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filterd(n