点云库PCL学习——特征描述与提取（2）

最新推荐文章于 2025-01-13 20:51:07 发布

原创

最新推荐文章于 2025-01-13 20:51:07 发布 · 952 阅读

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本文详细介绍了PCL库中法线估计的过程，包括NormalEstimation类如何计算点云中每个点的法线，并讨论了法线方向的一致性检查。此外，还探讨了使用积分图在有序点云上进行法线估计的方法。

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法线估计实例详解~

1、法线估计类NormalEstimation的实际计算调用程序内部执行以下操作。

对点云P中的每个点p：

（1）得到p点的最近邻元素。

（2）计算p点的表面法线n。

（3）检查n的方向是否一致指向视点，如果不是则翻转。

#pragma warning(disable:4996)
#include <vtkAutoInit.h>
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/integral_image_normal.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>

int main()
{
	//加载点云
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::io::loadPCDFile("table_scene_lms400.pcd", *cloud);
	//估计法线
	pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
	ne.setInputCloud(cloud);
	//创建一个空的kdtree对象，并把它传递给法线估计对象
	//基于给出的输入数据集，kdtree将被建立
	pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>