PCL获取两个点云的公共部分详细教程（C++版）

最新推荐文章于 2024-11-07 14:47:52 发布

低调猫熊

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分类专栏：三维视觉文章标签： c++ 开发语言目标检测

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本文介绍了如何利用PCL库来寻找两个点云数据的公共点。方法一是通过自定义函数判断点坐标相等，方法二是使用PCL的PassThrough滤波器。这两种方法可用于处理两个点云的交集，但对于多个点云的公共部分，可能需要更复杂的过程。

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这篇文章跟大家分享如何使用PCL库实现两个点云公共点的提取。

实现这一目标的方式有很多，这里我简单介绍两种常用的方法：

方法一：

自己写一个判断，也就是通过判断点的坐标是否相等，具体实现如下。

bool isEqual(const pcl::PointXYZRGB& point1, const pcl::PointXYZRGB& point2)
{
	float epsilon = 1e-6; // 阈值，用于判断浮点数相等性
	return (std::abs(point1.x - point2.x) <= epsilon &&
		std::abs(point1.y - point2.y) <= epsilon &&
		std::abs(point1.z - point2.z) <= epsilon);
}

判断写好后，就可以在主函数里读取点云，在申明一个新的点云用来存公共点。

//读取点云...
// 提取两个点云的公共点
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr common_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);

	for (pcl::PointXYZRGB& point1 : *mergedCloud1)
	{
		for (const pcl::PointXYZRGB& point2 : *mergedCloud2)
		{
			if (isEqual(point1, point2))
			{
				common_cloud->push_back(point1);
				break;
			}
		}
	}

方法二：

使用滤波器实现，具体实现如下。

#include <iostream>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>

int main() {
    // 读取第一个PLY文件
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.ply", *cloud1);

    // 读取第二个PLY文件
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.ply", *cloud2);

    // 创建滤波器对象，提取两个点云中的公共点云
    pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
    pass.setInputCloud(cloud1);
    pass.setFilterFieldName("x");
    pass.setFilterLimits(-std::numeric_limits<float>::infinity(), std::numeric_limits<float>::infinity());
    pass.filter(*cloud1);

    pass.setInputCloud(cloud2);
    pass.filter(*cloud2);

    // 合并两个点云
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr merged_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    *merged_cloud = *cloud1 + *cloud2;

    // 保存合并后的点云为新的PLY文件
    pcl::io::savePLYFileBinary("merged_cloud.ply", *merged_cloud);

    std::cout << "Merged cloud saved as merged_cloud.ply" << std::endl;

    return 0;
}

以上就是实现公共点获取的方法，如果是三个或者多个点云的公共部分获取，可能会需要较长的时间，但是也是同理的。

草稿代码可能不是那么严谨，但运行起来问题不大。