PCL入门使用Region growing进行平面分割

很多时候我们需要分割平面，检测每个平面，这个时候可以使用PCL自带的区域增长方法。

话不多说直接上代码：

  pcl::search::Search::Ptr tree = boost::shared_ptr > (new pcl::search::KdTree);
  pcl::PointCloud ::Ptr normals (new pcl::PointCloud );
  pcl::NormalEstimation normal_estimator;
  normal_estimator.setSearchMethod (tree);
  normal_estimator.setInputCloud (cloud);
  normal_estimator.setKSearch (50);
  normal_estimator.compute (*normals);

  pcl::RegionGrowing reg;
  reg.setMinClusterSize (50);
  reg.setMaxClusterSize (1000000);
  reg.setSearchMethod (tree);
  reg.setNumberOfNeighbours (30);
  reg.setInputCloud (cloud);
  //reg.setIndices (indices);
  reg.setInputNormals (normals);
  reg.setSmoothnessThreshold (3.0 / 180.0 * M_PI);
  reg.setCurvatureThreshold (1.0);

  std::vector  clusters;
  reg.extract (clusters);

因为这个算法是根据法线来计算的，所以我先算出了法线，在

pcl::RegionGrowing reg;

以上的代码是求法线的部分，那么我们从这行开始往下讲，就都是区域增长的内容了。


首先还是先建立了一个区域增长的对象reg


然后设置平面包含的最少点数（这个参数非常重要，小于这个参数的平面会被忽略不计）


然后设置最大的点数，原理同上，但是一般我们希望的是无穷大，所以可以设大一点，当然如果你有特殊要求可以按自己需求来


然后设置搜索方法，之前我们声明了使用kd树的方法，所以直接用就可以了，这也是默认的方法。


然后设置参考的邻域点数，也就是看看周边的多少个点来决定这是一个平面（这个参数至关重要，决定了你的容错率，如果设置的很大，那么从全局角度看某一个点稍微有点歪也可以接受，如果设置的很小则通常检测到的平面都会很小）


然后输入要检测的点云cloud


然后输入点云的法线（计算法线的方法参考之前的博客，这里给个传送门 http://blog.csdn.net/u011021773/article/details/78247657）


然后设置判断的阈值，大概也就是两个法线在多大的夹角内还可以当做是共面的。


最后也是一个弯曲的阈值，这个决定了比当前考察的点和平均的法线角度，决定是否还有继续探索下去的必要。（也就是假设每个点都是平稳弯曲的，那么normal的夹角都很小，但是时间长了偏移的就大了，这个参数就是限制这个用的）


然后就可以把结果输出到一个簇里面，这个簇会自动把每个平面分成一个vector，可以打印下来看看

std::cout << "Number of clusters is equal to " << clusters.size () << std::endl;
std::cout << "First cluster has " << clusters[0].indices.size () << " points." << endl;
std::cout << "These are the indices of the points of the initial" <<
std::endl << "cloud that belong to the first cluster:" << std::endl;

也可以把检测到的每个平面涂上不同的颜色

pcl::PointCloud ::Ptr colored_cloud = reg.getColoredCloud ();
  pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Cluster viewer");
  viewer.showCloud(colored_cloud);
  while (!viewer.wasStopped ())
  {
  }

效果如图

当然，实际效果可能没有这么好，如果有这么多平面需要分割我建议先手工把它减少一点，这个算法对单独检测一两个特定规格的平面还是很准的，但是这么多的真心不建议。


这个算法是基于法线计算的，输入的是无颜色的点云。还有另一个方法是可以基于颜色计算的，我们以后会继续讲解。