自己做局域网网站的流程,wordpress 用户文章数,互联网行业 英文,自学网站建设 难吗目录
一、概述
1.1原理
1.2实现步骤
1.3应用场景
二、代码实现
2.1关键函数
2.2完整代码
三、实现效果
3.1原始点云
3.2处理后点云 PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接#xff1a;
PCL点云算法与项目实战案例汇总#xff08;长期更新#xff09; 一、概…目录
一、概述
1.1原理
1.2实现步骤
1.3应用场景
二、代码实现
2.1关键函数
2.2完整代码
三、实现效果
3.1原始点云
3.2处理后点云 PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接
PCL点云算法与项目实战案例汇总长期更新 一、概述
1.1原理 曲率是衡量点云中某一点周围表面弯曲程度的指标。通过计算每个点的曲率可以将曲率值映射为颜色从而在点云中更直观地表现表面特征。曲率值越大表面越尖锐或复杂。PCL 提供了计算曲率和将曲率值映射为颜色的功能允许我们根据曲率值对点云进行可视化渲染。 具体地曲率 的计算公式如下 其中0≤1≤2是协方差矩阵的特征值。通过将计算得到的曲率值映射为颜色可以在点云的可视化中突出显示表面的不同特征。 1.2实现步骤 计算点云的法向量和曲率。创建并设置颜色映射将曲率值映射为颜色。使用设置的颜色显示点云。 1.3应用场景 表面特征分析通过渲染曲率可以识别和分析点云中的边缘、角点等表面特征。 物体分类与识别在三维重建中通过曲率渲染可以帮助更好地识别物体的形状和类型。 质量控制与检测在工业检测中通过曲率分析和渲染可以识别产品表面的缺陷如刮痕或凸起。 二、代码实现
2.1关键函数 1.计算法向量和曲率 pcl::NormalEstimationpcl::PointXYZ, pcl::Normal用于估算点云中每个点的法向量和曲率。pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ用于支持法向量估算的近邻搜索。 2.颜色映射 pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB用于存储带颜色信息的点云。pcl::visualization::PCLVisualizer 和 addPointCloud用于将颜色映射后的点云添加到可视化窗口中进行显示。 2.2完整代码
#include pcl/io/pcd_io.h
#include pcl/features/normal_3d.h
#include pcl/point_types.h
#include pcl/visualization/pcl_visualizer.h
#include pcl/point_cloud.h
#include pcl/common/common.hint main(int argc, char** argv)
{// 1. 创建一个用于存储点云数据的PointCloud智能指针对象pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ);// 2. 读取PCD格式的点云文件到cloud对象中if (pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZ(bunny.pcd, *cloud) -1){PCL_ERROR(Couldnt read the PCD file \n);return (-1);}// 3. 创建法向量估计对象并设置输入点云pcl::NormalEstimationpcl::PointXYZ, pcl::Normal ne;ne.setInputCloud(cloud);// 4. 创建一个KdTree对象用于近邻搜索这在计算法向量时会用到pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ::Ptr tree(new pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ());ne.setSearchMethod(tree);// 5. 创建一个用于存储法向量和曲率的PointCloud对象pcl::PointCloudpcl::Normal::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloudpcl::Normal);// 6. 设置估算法向量时的搜索半径这个半径决定了在计算法向量和曲率时考虑的邻域范围ne.setRadiusSearch(0.03);// 7. 计算法向量和曲率并将结果存储在cloud_normals中ne.compute(*cloud_normals);// 8. 创建一个带颜色信息的点云对象用于存储根据曲率设置颜色后的点云数据pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB::Ptr colored_cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB);colored_cloud-width cloud-width;colored_cloud-height cloud-height;colored_cloud-points.resize(cloud-points.size());// 9. 遍历每个点将曲率值映射为颜色并赋值给colored_cloudfor (size_t i 0; i cloud-points.size(); i){// 将原始点云中的坐标信息复制到有颜色的点云对象中colored_cloud-points[i].x cloud-points[i].x;colored_cloud-points[i].y cloud-points[i].y;colored_cloud-points[i].z cloud-points[i].z;// 获取当前点的曲率值float curvature cloud_normals-points[i].curvature;// 根据曲率值设置颜色曲率大的点用红色表示曲率小的点用蓝色表示uint8_t r static_castuint8_t(255 * curvature); // 红色分量uint8_t g 0; // 绿色分量uint8_t b static_castuint8_t(255 * (1.0 - curvature)); // 蓝色分量// 将颜色值组合成一个32位整数并赋给点的rgb字段uint32_t rgb (static_castuint32_t(r) 16 |static_castuint32_t(g) 8 | static_castuint32_t(b));colored_cloud-points[i].rgb *reinterpret_castfloat*(rgb);}// 10. 创建一个PCLVisualizer对象用于可视化点云数据pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer(Curvature Viewer));// 11. 设置可视化窗口的背景色为黑色viewer-setBackgroundColor(0, 0, 0);// 12. 将带颜色信息的点云添加到可视化窗口中并设置显示属性viewer-addPointCloudpcl::PointXYZRGB(colored_cloud, colored cloud);viewer-setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, colored cloud);// 13. 进入可视化循环直到用户关闭窗口while (!viewer-wasStopped()){viewer-spinOnce(100);}return 0;
}三、实现效果
3.1原始点云 3.2处理后点云
