PCL 距离及投影计算【两点间距离 + 两点间距离的平方 + 点投影到平面(平面由原点和法向量定义) + 平面原点指向投影点的单位向量(平面由原点和法向量定义)】(Common_Geometry)

PCL专栏目录及须知-优快云博客

注:本文章包括距离计算和点到平面投影两部分,较为常用。

本示例中也是Common库中的单个方法,因此也不做可视化展示。

1.计算两点间距离

    #include <pcl/common/geometry.h>

/****************计算两点间距离<geometry.h>********************/
    pcl::PointXYZ p1(0, 0, 0), p2(0, 1, 2);
    float dis = pcl::geometry::distance(p1, p2);

结果打印:

2.计算两点间距离的平方

    #include <pcl/common/geometry.h>

/****************计算两点间距离的平方<geometry.h>********************/
    pcl::PointXYZ p1Squ(0, 0,
在Python中,可以使用一些库来实现投影平面的功能。其中比较常用的库是Open3DPointCloudLibrary(PCL)。 使用Open3D库,我们可以首先加载云数据,然后选择适当的投影方法将投影平面上。例如,我们可以选择将云在平面上进行最大面积投影、垂直投影或任意方向的投影等等。 下面是一个使用Open3D库中的投影方法将投影平面的示例代码: ```python import open3d as o3d # 加载云数据 point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd") # 创建需要投影平面 plane = o3d.geometry.TriangleMesh.create_box(width=2, height=2, depth=0.01) # 进行最大面积投影 projected_cloud, _ = point_cloud.project_plane(plane, project onto XY plane) # 保存投影后的云数据 o3d.io.write_point_cloud("projected_point_cloud.pcd", projected_cloud) ``` 另外,使用PointCloudLibrary(PCL)库,可以通过PCL的Point Cloud Library for Python(py-pcl)接口来实现云的投影。下面是一个使用py-pcl库将投影平面的示例代码: ```python import pcl # 加载云数据 point_cloud = pcl.load("point_cloud.pcd") # 创建需要投影平面 plane = pcl.PointCloud() # 设置平面的参数,例如平面法向量原点坐标 plane.nx = 0 plane.ny = 0 plane.nz = 1 plane.distance = 0 # 进行投影 projected_cloud = point_cloud.project(plane) # 保存投影后的云数据 projected_cloud.save("projected_point_cloud.pcd") ``` 以上两种方法都可以实现云的投影,具体选择哪种方法取决于个人的需求程序的运行环境。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值