PCL学习：点云特征-法线估计（2）

最新推荐文章于 2022-11-22 17:21:01 发布

JoannaJuanCV

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分类专栏： PCL学习

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本文介绍了使用积分图来估计有序点云的法线，这种方法适用于有序点云。实验结果显示，法线方向主要指向视点，例如在桌面上的杯子处法线平行于桌面，桌面上其他点的法线则垂直于桌面并指向上一视角的视点。然而，对于无序点云，该方法不适用，需要寻找其他法线估计策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用积分图进行法线估计

使用积分图计算一个有序的点云的法线，注意此方法只适用有序点云。

#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/integral_image_normal.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
int
main ()
{
        //加载点云
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
        pcl::io::loadPCDFile ("..\\..\\source\\table_scene_mug_stereo_textured.pcd", *cloud);
        //估计法线
        pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
        pcl::IntegralImageNormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
    /*
    三种法线估计方法
    COVARIANCE_MATRIX 模式从具体某个点的局部邻域的协方差矩阵创建9个积分，来计算这个点的法线
    AVERAGE_3D_GRADIENT 模式创建6个

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