PCL入门——点云平面分割

点云平面分割

#include 
#include 
#include           // 由索引提取点云
#include 
#include 
#include           // 采样一致性
#include  // 平面模型
#include // 球模型
#include      // 可视化
#include 

/*
输入点云
返回一个可视化的对象
*/
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>
simpleVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr cloud)
{
	// --------------------------------------------
	// -----打开3维可视化窗口 加入点云----
	// --------------------------------------------
	boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
	viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);//背景颜色 黑se
	viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "sample cloud");//添加点云
	viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");//点云对象大小
	viewer->addCoordinateSystem (1.0, "global");//添加坐标系
	viewer->initCameraParameters();//初始化相机参数
	return (viewer);
}

/******************************************************************************
 对点云进行初始化，并对其中一个点云填充点云数据作为处理前的的原始点云，
 其中大部分点云数据是基于设定的圆球和平面模型计算
  而得到的坐标值作为局内点，有1/5的点云数据是被随机放置的组委局外点。
 ******************************************************************************/
int
main(int argc, char** argv)
{
	// 初始化点云对象
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);  //存储源点云
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr final1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);  //存储提取的局内点

	// 填充点云数据
	pcl::io::loadPCDFile("d://1.pcd", *cloud);

	std::vector<int> inliers;  //存储局内点集合的点的索引的向量

	//创建随机采样一致性对象
	
	pcl::SampleConsensusModelPlane<pcl::PointXYZ>::Ptr
		model_p(new pcl::SampleConsensusModelPlane<pcl::PointXYZ>(cloud));   //针对平面模型的对象
 //根据命令行参数，来随机估算对应平面模型，并存储估计的局内点
		pcl::RandomSampleConsensus<pcl::PointXYZ> ransac(model_p);
		ransac.setDistanceThreshold(1);    //与平面距离小于1 的点称为局内点考虑
		ransac.computeModel();                //执行随机参数估计
		ransac.getInliers(inliers);           //存储估计所得的局内点


	// 复制估算模型的所有的局内点到final中
	pcl::copyPointCloud<pcl::PointXYZ>(*cloud, inliers, *final1);

	// 创建可视化对象并加入原始点云或者所有的局内点
	boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer;
	
		viewer = simpleVis(final1);
	
	while (!viewer->wasStopped())
	{
		viewer->spinOnce(100);
		boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
	}
	return 0;
}

代码的结果

循环分割点云中的所有平面，将剩余点云进行可视化

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

int
main(int argc, char** argv)
{
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>), cloud_p(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>), cloud_f(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	// 填入点云数据
	pcl::io::loadPCDFile("11.pcd", *cloud);

	// 创建滤波器对象
	pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;//滤波处理对象
	sor.setInputCloud(cloud);
	sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);//设置滤波器处理时采用的体素大小的参数
	sor.filter(*cloud_filtered);
	std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points." << std::endl;
	// 将下采样后的数据存入磁盘
	pcl::PCDWriter writer;
	writer.write<pcl::PointXYZ>("table_scene_lms400_downsampled.pcd", *cloud_filtered, false);
	pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());
	pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices());
	// 创建分割对象
	pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
	// 可选
	seg.setOptimizeCoefficients(true);
	// 必选
	seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
	seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
	seg.setMaxIterations(1000);
	seg.setDistanceThreshold(0.01);
	// 创建滤波器对象
	pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
	int i = 0, nr_points = (int)cloud_filtered->points.size();
	// 当还有30%原始点云数据时
	while (cloud_filtered->points.size() > 0.3 * nr_points)
	{
		// 从余下的点云中分割最大平面组成部分
		seg.setInputCloud(cloud_filtered);
		seg.segment(*inliers, *coefficients);
		if (inliers->indices.size() == 0)
		{
			std::cerr << "Could not estimate a planar model for the given dataset." << std::endl;
			break;
		}
		// 分离内层
		extract.setInputCloud(cloud_filtered);
		extract.setIndices(inliers);
		extract.setNegative(false);
		extract.filter(*cloud_p);
		std::cerr << "PointCloud representing the planar component: " << cloud_p->width * cloud_p->height << " data points." << std::endl;
		std::stringstream ss;
		ss << "table_scene_lms400_plane_" << i << ".pcd";
		writer.write<pcl::PointXYZ>(ss.str(), *cloud_p, false);
		// 创建滤波器对象
		extract.setNegative(true);
		extract.filter(*cloud_f);
		cloud_filtered.swap(cloud_f);
		i++;
	}
	boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));


	// 设置背景色为灰色（非必须）
	viewer->setBackgroundColor(0.05, 0.05, 0.05, 0);

	// 添加一个普通点云 (可以设置指定颜色，也可以去掉single_color参数不设置)
	pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> single_color(cloud_filtered, 0, 255, 0);
	viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud_filtered, single_color, "sample cloud_filtered");
	viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "sample cloud_filtered");
	viewer->addCoordinateSystem(0.5);

	// 直到窗口关闭才结束循环
	while (!viewer->wasStopped()) {
		// 每次循环调用内部的重绘函数
		viewer->spinOnce();
	}
	return (0);
}