PCL基础：pcl::SACSegmentation＜PointXYZRGBN＞函数全面说明，一遍文章精通平面分割算法
创作不易，如果本篇文章能够给你提供帮助，请点赞鼓励+收藏备查+关注获取最新技术动态，支持作者输出高质量干货！（一般在周末更新技术干货）
`pcl::SACSegmentation
下面从原理、使用场景、主要成员函数、参数设置以及示例代码等方面详细介绍。
原理
随机抽样一致性（RANSAC）是一种迭代算法，用于从包含噪声和离群点的数据中估计数学模型的参数。在点云处理中，常用于平面分割任务。其基本思想是：
1. **随机抽样**：
从点云中随机选取最小数量的点来拟合一个模型（例如平面）。
2. **计算内点**：
根据一定的距离阈值，判断点云中哪些点到该模型的距离小于阈值，这些点被称为内点。
3. **评估模型**：
统计内点的数量，内点数量最多的模型被认为是最优模型。
4. **迭代优化**：
重复上述步骤多次，直到达到预设的迭代次数或者找到满足条件的模型。
使用场景
- **平面提取**：
从点云中提取出平面区域，例如从室内场景点云中提取墙面、地面等。
- **障碍物检测**：
在机器人导航、自动驾驶等领域，通过分割出地面平面，从而检测出其他障碍物。
主要成员函数
1. 设置输入点云
void setInputCloud (const PointCloudConstPtr &cloud);
用于设置要进行分割的输入点云。
2. 设置模型类型
void setModelType (int model_type);
设置要拟合的模型类型，例如平面（`pcl::SACMODEL_PLANE`）、球体（`pcl::SACMODEL_SPHERE`）等。
3. 设置估计方法
void setMethodType (int method_type);
设置使用的估计方法，通常使用 RANSAC（`pcl::SAC_RANSAC`）。
4. 设置距离阈值
void setDistanceThreshold (double threshold);
设置判断点是否为内点的距离阈值，即点到拟合模型的最大距离。
5. 执行分割
void segment (pcl::PointIndices &inliers, pcl::ModelCoefficients &coefficients);
进行分割操作，将内点的索引存储在 `pcl::PointIndices` 对象中，将拟合模型的系数存储在 `pcl::ModelCoefficients` 对象中。
参数设置
- **模型类型（`model_type`）**：
根据具体需求选择合适的模型类型，如平面分割使用 `pcl::SACMODEL_PLANE`。
- **估计方法（`method_type`）**：
一般使用 `pcl::SAC_RANSAC` 进行随机抽样一致性估计。
- **距离阈值（`distance_threshold`）**：
该值需要根据点云的密度和噪声水平进行调整。较小的阈值可以更精确地分割出平面，但可能会遗漏一些属于平面的点；较大的阈值则可能会将一些不属于平面的点误判为内点。
- **迭代次数（`setMaxIterations`）**：
设置 RANSAC 算法的最大迭代次数，增加迭代次数可以提高找到最优模型的概率，但会增加计算时间。
示例代码
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载点云数据
pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);
if (pcl::io::loadPCDFile("input_cloud.pcd", *cloud) == -1)
{
PCL_ERROR("Couldn't read the input PCD file\n");
return -1;
}
// 创建分割对象
pcl::SACSegmentation seg;
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
// 设置分割参数
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setDistanceThreshold(0.01);
// 设置输入点云
seg.setInputCloud(cloud);
// 执行分割
seg.segment(*inliers, *coefficients);
if (inliers->indices.size() == 0)
{
PCL_ERROR("Could not estimate a planar model for the given dataset.");
return -1;
}
// 提取分割出的平面点云
pcl::ExtractIndices extract;
pcl::PointCloud::Ptr cloud_plane(new extract.setInputCloud(cloud);
extract.setIndices(inliers);
extract.filter(*cloud_plane);
// 保存分割出的平面点云
pcl::io::savePCDFile("plane_cloud.pcd", *cloud_plane);
return 0;
} 代码解释
1. **加载点云**：
使用 `pcl::io::loadPCDFile` 函数从 PCD 文件中加载点云数据。
2. **创建分割对象**：
实例化 `pcl::SACSegmentation` 对象，并创建存储内点索引和模型系数的对象。
3. **设置分割参数**：
设置优化系数、模型类型、估计方法和距离阈值。
4. **执行分割**：
调用 `segment` 函数进行分割，将内点索引和模型系数存储在相应的对象中。
5. **提取平面点云**：
使用 `pcl::ExtractIndices` 过滤器根据内点索引提取出分割出的平面点云。
6. **保存结果**：
使用 `pcl::io::savePCDFile` 函数将分割出的平面点云保存为 PCD 文件。
注意事项
- **输入点云质量**：
点云的质量会影响分割结果。如果点云存在噪声或离群点，可能会导致分割不准确。可以在分割前进行滤波处理，去除噪声和离群点。
- **参数调整**：
不同的点云数据可能需要不同的参数设置，需要根据实际情况进行调整，以获得最佳的分割效果。
原创内容的创作过程凝聚了大量心血，若本文内容对您的技术实践有所助益，恳请通过点赞鼓励、收藏备查、关注获取最新技术动态等方式，支持作者持续输出高质量技术干货。