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
nagios+cacti整合
查看>>
Nagios介绍
查看>>
nagios利用NSCient监控远程window主机
查看>>
nagios安装文档
查看>>
nagios服务端安装
查看>>
Nagios自定义监控脚本
查看>>
name_save matlab
查看>>
Nami 项目使用教程
查看>>
Nancy之基于Nancy.Hosting.Aspnet的小Demo
查看>>
NAND NOR FLASH闪存产品概述
查看>>
nano 编辑
查看>>
nanoGPT 教程:从零开始训练语言模型
查看>>
NASA网站曝严重漏洞,或将沦为黑客钓鱼网站?
查看>>
Nash:轻量级、安全且可靠的脚本语言
查看>>
NAS、SAN和DAS的区别
查看>>
NAS个人云存储服务器搭建
查看>>
NAS服务器有哪些优势
查看>>
NAT PAT故障排除实战指南:从原理到技巧的深度探索
查看>>
nat 网卡间数据包转发_你是不是从来没有了解过光纤网卡,它跟普通网卡有什么区别?...
查看>>
NAT-DDNS内网穿透技术,快解析DDNS的优势
查看>>