最近开始动手做实验,之前写了一个小实验利用到了PCL库中的索引: 现在在写利用PCL中的RegionGrowing类来分割生成面片,无论是迭代生成还是进行提取都需要用到pcl库中定义的索引, 虽然搞的不是太明白,还是想写下来来记录自己的思路. 先看一下PCL是如何定义PointIndices的结构: struct PointIndices { PointIndices () : header (), indices () {} ::pcl::PCLHeader header; std::vect…

1. PCLBase pcl_base.h中定义了PCL中的基类PCLBase,PCL中的大部分算法都使用了其中的方法. PCLBase实现了点云数据及其索引的定义和访问. 两个主要的变量input_ ,indices_. 2. Feature feature.h中定义了特征基类Feature,一些适用于所有特征的通用的3D操作在类里实现. Feature实现了特征的计算框架,包括两部分:近邻搜索(“k最近邻”用于定义某个点的特征)和特征计算. 5个主要的变量用于定义近邻搜索:surface_…

首先PCL定义了搜索的基类pcl::search::Search<PointInT> template<typename PointT> class Search 其子类包括:KD树,八叉树,FLANN快速搜索,暴力搜索(brute force),有序点云搜索. The pcl_search library provides methods for searching for nearest neighbors using different data structures, in…

接着上一篇的介绍继续 关于在使用readHeader函数读取点云数据头的类型的代码(Read a point cloud data header from a PCD file.) pcl::PCLPointCloud2 cloud; int version; Eigen::Vector4f origin; Eigen::Quaternionf orientation; pcl::PCDReader r; int type; unsigned int idx; //读取PCD文件的头的基本信息…

FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,它是目前最完整的(近似)最近邻开源库.不但实现了一系列查找算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制,在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn,这些点必须通过以下方式进行预处理,给第一个新的查询点q属于X,快速在P中找到距离q最近的点,即最近邻搜索问题.最近邻搜索的问题是在很多应用领域是一个重大问题,如图像识别.数据压缩.模式识别和分类.在高维空间中解决这个问题似乎是一个非常难…

(3)上两篇介绍了关于欧几里德分割,条件分割,最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法,这一篇是关于区域生成的分割法, 区 域生长的基本 思想是: 将具有相似性的像素集合起来构成区域.首先对每个需要分割的区域找出一个种子像素作为生长的起点,然后将种子像素周围邻域中与种子有相同或相似性质的像素 (根据事先确定的生长或相似准则来确定)合并到种子像素所在的区域中.而新的像素继续作为种子向四周生长,直到再没有满足条件的像素可以包括进来,一个区 域就生长而成了. 区域生长算法直观感觉上和欧几里…

基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的.由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得.欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类. (1)欧几里德算法 具体的实现方法大致是: 找到空间中某点p10,有kdTree找到离他最近的n个点,判断这n个点到p的距离.将距离小于阈值r的点p12,p13,p14....放在类Q里 在 Q\p10 里找到一点p12,重复1 在 Q\p10,p…

记录关于我们运行roslaunch openni_launch openni.launch  命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理,只有知道它们的数据结构,才能很好的对数据进行处理,我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型,比如下面这些话题是我们经常使用的/camera/depth/image/camera/depth/image_raw/camera/depth/points/camera/ir/image_raw/came…

关于输入一个具体的物体的点云,从场景中找出与该物体点云相匹配的,这种方法可以用来抓取指定的物体等等,具体的代码的解释如下,需要用到的一些基础的知识,在之前的博客中都有提及,其中用到的一些方法可以翻阅前面的博客,当然有问题可以关注公众号,与众多爱好者一起交流 具体的代码实现 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> //点云类型头文件 #include <pcl/correspondence.h> //…

在ROS中点云的数据类型 在ROS中表示点云的数据结构有: sensor_msgs::PointCloud      sensor_msgs::PointCloud2     pcl::PointCloud<T> 关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看            wiki.ros.org/pcl/Overview 关于sensor_msgs::PointCloud2   和  pcl::PointCloud<T>之间的转换使用pcl::fromROSMsg…