【C++PCL】点云处理Kd-tree圆柱搜索

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分类专栏： PCL点云处理 文章标签： c++ 开发语言 算法 人工智能
于 2024-06-25 10:27:41 首次发布
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c++ pcl点云处理（2025 长期更新）
twnkie的博客
07-23 1533
目录1.常用的点云文件2.认识点云的文件格式3.点云的数据结构4.输入输出（IO）5.KD树6.Oc树（八叉树）7.点云可视化8.点云滤波9.点云拟合分割10.点云与图像11.特征点与特征描述及提取12.点云配准13.点云曲面重建
【C++PCL】点云处理RANSAC圆柱拟合
weixin_45196569的博客
12-07 1909
提取曲面法线 :通过估计点云表面的法线信息，可以进一步提高拟合精度;随机采样 :从预处理后的点云中随机选择一组点作为初始圆柱模型的样本点;参数估计 :根据采样点计算圆柱参数，包括圆心、方向和半径等;点归类 :将剩余的点归类为内部点或外部点，根据点到圆柱模型的距离;模型评价 :计算内部点和外部点的数量，并根据设定的闯值确定拟合质量;RANSAC 选代 :重复上述步骤，通过多次选代选择具有最佳拟合结果的圆柱模型。
PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱
m0_51204289的博客
11-12 2338
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
PCL 点云圆柱形邻域搜索【2024最新版】
点云侠的博客
12-01 3030
圆柱形邻域搜索是KD-tree算法在点云数据处理中的扩展应用，在一些特定场景应用中具有无与伦比的优势。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年12月9日。
PCL 点云投影到圆柱【2024最新版】
点云侠的博客
02-09 5906
使用PCL将点云投影到圆柱，代码的两种使用方式。博客长期更新，本文最新更新时间为：2024年11月25日。
PCL 点云多圆柱检测、多立杆检测 [附C++完整实现代码]
weixin_43896283的博客
07-17 818
本算法适用于：对点云中的多个圆柱体、立杆进行检测。 主要包括：1. 特征计算；2. 多圆柱、多立杆检测；3. 点云分割；4.检测结果可视化；5. 结果另存为文件。
PCL 点云分割 Ransac分割多个圆柱
m0_51204289的博客
11-17 344
PCL 点云分割 Ransac分割多个圆柱
PCL 点云圆柱结构提取/立杆结构提取
weixin_43896283的博客
07-22 735
C++ PCL点云圆柱结构提取、立杆提取。
PCL 点云圆柱邻域搜索
纵马踏花向自由
09-21 472
本文将介绍如何使用PCL库进行点云的圆柱邻域搜索，并将搜索到的结果进行可视化展示。圆柱邻域搜索是一种特定的邻域搜索方法，通过在点云中查找某一特定点周围的邻域，分析和处理圆柱形物体的点云数据。
c++重点知识总结
Uk110的博客
06-06 901
1.基类private成员在派生类中无论以什么方式继承都是不可见的。这里的。
旅行商问题（TSP）的 C++ 动态规划解法教学攻略
iceslime的博客
06-06 649
旅行商问题是一个典型的组合优化问题，通过动态规划算法可以有效地解决。该算法利用状态压缩和动态规划表，能够在合理的时间内找到最短路径。对于较小规模的问题，这种方法是可行的，但对于大规模问题，可能需要更高效的算法或启发式方法。希望本攻略能够帮助你理解旅行商问题的动态规划解法，并能够在实际问题中应用。如果有任何疑问或需要进一步的解释，请随时提问！
极限复习c++
2302_76213070的博客
06-05 2340
快速过一遍必背代码（类、多态、模板）和简答题答案，强化肌肉记忆！祝考试顺利，代码全 AC！
C/C++ 面试复习笔记（4）
apolloyhl的博客
06-06 955
内存颠簸是指系统在频繁地进行内存页的换入换出操作，导致大量的磁盘 I/O，系统性能急剧下降的现象。当系统的物理内存不足，而进程对内存的需求又不断变化时，就容易出现内存颠簸。例如，一个进程频繁地访问不同的内存页，而这些页在内存中频繁地被换出和换入。在 Linux 系统中，可以通过以下方法避免或解决内存颠簸问题：增加物理内存：如果物理内存不足是导致内存颠簸的主要原因，增加内存条可以直接提 高系统的可用内存，减少页交换操作。
CppCon 2015 学习:Memory and C++ debugging at Electronic Arts
虾球
06-08 796
2000年 (PlayStation 2)编程风格偏向嵌入式C 风格。系统资源有限（例如 32MB RAM），程序员需要手动管理内存、处理对齐、分段等细节。调试手段非常基础，多用日志输出或硬编码方式定位错误。2005年 (Xbox 360 / PS3)引入接口式编程（Interface Programming），代码结构更加模块化。开始使用EASTL。
C++.OpenGL （17/64）模型（Model）
Rachelhi的博客
06-08 902
模型 (Model) 模型系统架构 1. 模型类设计 2. 骨骼系统实现 3. 模型加载优化 4.动画系统实现 5. LOD系统实现 6. 模型渲染优化 7. 材质系统扩展 8.碰撞检测优化 9. 模型实例化 10. 模型导出与序列化 11. 模型编辑工具 12. 性能优化技术 13. 高级渲染技术 14. 常见问题解决 15.行业最佳实践
加法c++
D_31415926的博客
06-06 397
给定 a 和 b 分别作为被加数和加数，而且限定 a 是 4 位数字，b 是 3 位数字，都是正整数。请你模拟以上加法过程进行输出。如果最后 a+b 的结果是 5 位数，为了保证对齐，需要在被加数和加数前面加空格。只需判断a+b的位数（注：四位数+三位数只可能是四位数或五位数，因为1000+100=1100，9999+999=10998），当a+b为四位数或五位数时输出特定的格式即可。输入两个正整数 a 和 b。
【C++】类和对象（3.2W字剖析类和对象）
最新发布
2403_84958571的博客
06-11 836
类和对象相关内容，构造函数和析构函数、拷贝构造的详细解析，全文3.2w字步步剖析类和对象
【题解】[UTPC2024] C.Card Deck
scy923的博客
06-07 590
由于放入袋中后会进行补位，也就是说我们并不关心补进来的是哪一张真正的原始牌，当进行第。轮之后所有可能的袋子里牌所组成的集合的大小之和。考虑进行转化，只考虑前。，表示这张牌永远不会被放入袋子中，否则表示这张牌会在第。因此可以对每一张牌单独计算贡献。原题的模型是每一步可以选择顶部。，则这张牌出现在集合里的次数为。的牌都已经放入袋中，总共有。张牌，每张牌都有一个属性。张牌等价，所以最后的答案为。(可以为空）放在袋中，求。轮后袋子里的数，最后求。，下证明两个模型等价。
使用 C/C++ 和 OpenCV 提取图像的感兴趣区域 (ROI)
m0_54069809的博客
06-07 902
本文介绍了使用C++和OpenCV库从图像中提取感兴趣区域(ROI)的方法。主要步骤包括：通过cv::imread()加载图像，用cv::Rect定义矩形ROI区域，利用cv::Mat的()运算符提取ROI，最后用cv::imshow()显示结果。文章提供了完整示例代码，并特别指出默认提取的是视图而非独立拷贝，若需独立操作可使用clone()或copyTo()方法创建深拷贝。该技术是计算机视觉中目标检测和图像分割等任务的基础。
pcl 拟合圆柱 C++代码
01-11
PCL (Point Cloud Library) 是一个用于处理点云数据的开源库，主要用于计算机视觉和机器人技术。要在 PCL 中拟合圆柱体，你可以使用 `pcl::ModelCoefficients` 和 `pcl::SACSegmentation` 类，结合一些特定的算法，如 RANSAC (Random Sample Consensus)。 以下是一个简单的 C++ 示例，展示了如何使用 RANSAC 算法在 PCL 中拟合一个圆柱体： ```cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/surface/mls.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/sac/ransac.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> int main () { // 加载点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("input_cloud.pcd", *cloud) == -1) { std::cerr << "Error loading point cloud file." << std::endl; return (-1); } // 数据预处理（例如滤波、去噪） pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> grid; grid.setInputCloud(cloud); pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); grid.setSearchMethod(tree); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); grid.filter(*cloud_filtered); // 提取表面模型（这里假设是平面） pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud(cloud_filtered); pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree_normals(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); ne.setSearchMethod(tree_normals); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); ne.compute(*cloud_normals); // 使用 RANSAC 进行圆柱体拟合 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices()); pcl::SphereSegmenter<pcl::PointXYZ> ss; seg.setModelType(pcl::SACMODEL_SPHERE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(1000); // 设置最大迭代次数 seg.setInputCloud(cloud_filtered); seg.setInputNormals(cloud_normals); seg.setModelCoefficients(coefficients); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 获取拟合的圆柱体信息 pcl::ModelCoefficients::ConstPtr model_coefficients = coefficients->values; double radius = (*model_coefficients)[0]; double height = (*model_coefficients)[1]; // 输出结果 std::cout << "Fitted cylinder with radius: " << radius << " and height: " << height << std::endl; return (0); }
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