博客
关于我
PCL滤波 ProjectInliers平面投射
阅读量:238 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1310 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

#include 
#include
#include
#include
#include
intmain(int argc,char ** args){ pcl::PointCloud
::Ptr cloud(new pcl::PointCloud
()); pcl::PointCloud
::Ptr cloud_pj(new pcl::PointCloud
()); cloud->width = 5; cloud->height = 1; cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height); for (auto& p : *cloud) { p.x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); p.y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); p.z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); } std::cerr << "cloud before projection" << std::endl; for (const auto& p : *cloud) std::cout << " " << p.x << " " << p.y << " " << p.z << " " << std::endl; pcl::ModelCoefficients::Ptr mc(new pcl::ModelCoefficients()); //平面模型的方程为 ax+by+cz+d = 0,此时设置 a = b = d = 0,c =1,则平面为 z=0的平面,也就是 X-Y平面 //mc->values.resize(4); //mc->values[0] = mc ->values[1] = 0; //mc->values[2] = 1.0; //mc->values[3] = 0; //投射可以是任意的平面 mc->values.resize(4); mc->values[0] = mc->values[1] = 2; mc->values[2] = 1.0; mc->values[3] = 0; pcl::ProjectInliers
proj; proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); proj.setInputCloud(cloud); proj.setModelCoefficients(mc); proj.filter(*cloud_pj); std::cerr << "Cloud after projection" << std::endl; for(const auto & p :*cloud_pj) std::cout << " " << p.x << " " << p.y << " " << p.z << " " << std::endl; return 0;}

转载地址:http://wrct.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NFS安装配置
查看>>
NFS服务器配置-服务启动与停止
查看>>
NFS的安装以及windows/linux挂载linux网络文件系统NFS
查看>>
NFS的常用挂载参数
查看>>
NFS网络文件系统
查看>>
NFS远程目录挂载
查看>>
nft文件传输_利用remoting实现文件传输-.NET教程,远程及网络应用
查看>>
NFV商用可行新华三vBRAS方案实践验证
查看>>
ng build --aot --prod生成文件报错
查看>>
ng 指令的自定义、使用
查看>>
ng6.1 新特性:滚回到之前的位置
查看>>
nghttp3使用指南
查看>>
【Flink】Flink 2023 Flink 自动化运维的大规模落地实践
查看>>
Nginx
查看>>
nginx + etcd 动态负载均衡实践(一)—— 组件介绍
查看>>
nginx + etcd 动态负载均衡实践(三)—— 基于nginx-upsync-module实现
查看>>
nginx + etcd 动态负载均衡实践(二)—— 组件安装
查看>>
nginx + etcd 动态负载均衡实践(四)—— 基于confd实现
查看>>
Nginx + Spring Boot 实现负载均衡
查看>>
Nginx + Tomcat + SpringBoot 部署项目
查看>>