pcl求平面法向量
时间: 2023-08-04 15:09:14 浏览: 197
PCL中可以使用SACSegmentation类来进行平面分割，其中包括求解平面法向量。下面是一个示例代码：
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
int main(int argc, char** argv)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud) == -1)
{
PCL_ERROR("Couldn't read file cloud.pcd \n");
return (-1);
}
// 创建法线估计对象
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
// 创建kdtree用于近邻搜索
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
ne.setSearchMethod(tree);
// 输出点云法线
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setKSearch(20);
ne.compute(*cloud_normals);
// 创建平面分割对象
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true); // 开启优化系数
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); // 设置模型类型为平面
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); // 设置采用RANSAC算法
seg.setDistanceThreshold(0.01); // 设置距离阈值
seg.setInputCloud(cloud);
seg.setInputNormals(cloud_normals);
// 执行平面分割
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
seg.segment(*inliers, *coefficients);
// 输出平面法向量
std::cout << "平面法向量为：(" << coefficients->values[0] << ", "
<< coefficients->values[1] << ", " << coefficients->values[2]
<< ")" << std::endl;
return 0;
}
```
在这个示例代码中，我们首先从PCD文件中读取了点云数据，然后使用NormalEstimation来计算点云的法线。接着，我们使用SACSegmentation进行平面分割，并输出求解得到的平面法向量。
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