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
Nginx 负载均衡详解
查看>>
Nginx 负载均衡配置详解
查看>>
nginx 配置 单页面应用的解决方案
查看>>
nginx 配置dist 加上跨域配置
查看>>
nginx 配置https(一)—— 自签名证书
查看>>
nginx 配置~~~本身就是一个静态资源的服务器
查看>>
Nginx 配置服务器文件上传与下载
查看>>
Nginx 配置清单(一篇够用)
查看>>
Nginx 配置解析:从基础到高级应用指南
查看>>
Nginx 集成Zipkin服务链路追踪
查看>>
nginx 集群配置方式 静态文件处理
查看>>
Nginx+Django-Python+BPMN-JS的整合工作流实战项目
查看>>
nginx+mysql+redis+mongdb+rabbitmq 自动化部署脚本
查看>>
nginx+php的搭建
查看>>
nginx+tomcat+memcached
查看>>
Nginx+Tomcat实现动静分离
查看>>
nginx+Tomcat性能监控
查看>>
nginx+uwsgi+django
查看>>
nginx+vsftp搭建图片服务器
查看>>
Nginx-http-flv-module流媒体服务器搭建+模拟推流+flv.js在前端html和Vue中播放HTTP-FLV视频流
查看>>