PCL之估计整个点云表面法向量

代码展示:

#include 
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#include 
#include 
#include  //法线估计类头文件
#include 


using namespace std;

typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::PointCloud PointCloudT;


int main() {
    string file_name = "./table_scene_lms400.pcd";
    PointCloudT::Ptr cloud(new PointCloudT);
    // 加载点云
    if (pcl::io::loadPCDFile(file_name, *cloud) == -1) {
        cout << "加载点云失败" << endl;
        return -1;
    }
    // 创建法线估计估计向量
    pcl::NormalEstimation ne;
    ne.setInputCloud(cloud);
    //创建一个空的KdTree对象，并把它传递给法线估计向量
    //基于给出的输入数据集，KdTree将被建立
    pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree);
    ne.setSearchMethod(tree);
    //存储输出数据
    pcl::PointCloud::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud);
    //使用半径在查询点周围0.03米范围内所有临近元素
    ne.setRadiusSearch(0.03);
    //计算特征值
    ne.compute(*cloud_normals);
    // 可视化
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("viewer");
    viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0);
    viewer.addPointCloudNormals(cloud, cloud_normals);
    while(!viewer.wasStopped())
    {
        viewer.spinOnce();
    }

    return 0;
}

效果展示:

测试文件地址:  table_scene_lms400.pcd