PCL 分割得到平面上的物体(Segmentation_ExtractPolygonalPrismData)

PCL专栏目录及须知

注意:本例参数难调,又没有独创算法。只适合于测试数据中相当规整的平面,实际操作中相当之不好用。

本例只是为了展示pcl::ExtractPolygonalPrismData类的用法,不做相关解释及说明。

1.用途

用于分割得到平面,及平面上的物体。

2.完整代码

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/segmentation/extract_polygonal_prism_data.h>
#include <pcl/surface/convex_hull.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>

int main()
{
    /****************分割得到平面上的物体********************/
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(n
### scipy.spatial 中 ConvexHull 的凸包计算方法 `scipy.spatial.ConvexHull` 是 SciPy 库中用于计算二维或多维空间中一组点的凸包的方法。它基于 Qhull 算法实现,能够高效地处理高维度数据并返回构成凸包的相关信息。 #### 方法概述 `ConvexHull` 接受一个 `ndarray` 类型的数据作为输入,该数据表示 m 个 n 维点的坐标矩阵 (形状为 `(m, n)`)[^1]。通过调用此函数,可以得到描述凸包的各种属性,例如顶点索引、简单形(Simplices)、邻接关系等。 以下是详细的说明: --- #### 输入参数 - **points**: 形状为 `(m, n)` 的浮点数数组,代表 m 个 n 维空间中的点[^3]。 --- #### 输出属性 1. **vertices**: 表示组成凸包边界的点在原始输入点集中的索引值。这些点按顺时针或逆时针顺序排列[^1]。 2. **simplices**: 返回由点索引组成的简单形列表,每个简单形是一个多边形面片,在三维及以上情况下对应于一个多边形面[^3]。 3. **neighbors**: 对应于每个简单形的邻居简单形索引。如果某个简单形位于凸包表面,则它的某些邻居可能被标记为 `-1`,这表明不存在对应的内部邻居。 4. **equations**: 每个简单形的超平面方程系数 `[A, B, C, D]`,满足 `Ax + By + Cz + D = 0` 的形式。 5. **coplanar**: 如果存在共面点或者退化的点,它们会被记录在此属性中。 6. **good**: 布尔掩码数组,指示哪些简单形被认为是有效的外部构面[^3]。 --- #### 使用示例 下面展示如何利用 `scipy.spatial.ConvexHull` 来计算给定点集的凸包,并可视化结果。 ```python import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull import matplotlib.pyplot as plt # 定义随机点集 np.random.seed(42) pts = np.random.rand(30, 2) # 计算凸包 hull = ConvexHull(pts) # 可视化点集和凸包 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(pts[:, 0], pts[:, 1], c='blue', label="Points", alpha=0.7) for simplex in hull.simplices: plt.plot(pts[simplex, 0], pts[simplex, 1], 'r-', linewidth=2) # 高亮显示凸包上的点 plt.scatter(pts[hull.vertices, 0], pts[hull.vertices, 1], c='red', edgecolor='black', s=100, zorder=5, label="Hull Points") plt.legend() plt.title("Convex Hull Visualization using Scipy") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") plt.grid(True) plt.show() ``` --- #### 注意事项 1. 当前版本的 `ConvexHull` 不支持动态更新操作,因此每次修改点集都需要重新运行算法来获得新的凸包结构[^3]。 2. 若输入点集中包含大量重复或近似重叠的点,可能会引发数值不稳定问题,建议提前去噪或降采样[^3]。 ---
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