将std::vector<int> indices;内的索引加入到pcl::PointIndices::Ptr index(new pcl::PointIndices());内的c++代码

时间: 2024-04-12 12:28:27 浏览: 368
要将 `std::vector<int>` 类型的索引加入到 `pcl::PointIndices::Ptr` 类型的索引指针中,你可以使用以下代码: ```cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/PointIndices.h> int main() { // 创建一个 std::vector<int> 类型的索引容器 std::vector<int> indices; // 假设已经填充了一些索引到 indices 容器中 // 创建一个 pcl::PointIndices::Ptr 类型的索引指针 pcl::PointIndices::Ptr index(new pcl::PointIndices()); // 将 std::vector<int> 中的索引加入到 pcl::PointIndices::Ptr 中 index->indices = indices; return 0; } ``` 在上述代码中,我们首先创建了一个 `std::vector<int>` 类型的索引容器 `indices`,并假设已经填充了一些索引到该容器中。接下来,创建了一个 `pcl::PointIndices::Ptr` 类型的索引指针 `index`。然后,通过将 `indices` 赋值给 `index->indices` 来将 `std::vector<int>` 中的索引加入到 `pcl::PointIndices::Ptr` 中。 请注意,上述代码仅展示了将索引加入到 `pcl::PointIndices::Ptr` 的过程,并没有展示完整的索引填充和使用过程。在实际使用中,你需要根据自己的需求填充和使用索引数据。
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void QtWidgets1::pushButton2_C() { if (!cloudrgb || cloudrgb->empty()) { QMessageBox::warning(this, "警告", "点云数据为空!"); return; } // 使用局部变量隔离操作 pcl::PointCloud::Ptr temp_cloud(new pcl::PointCloud); pcl::copyPointCloud(*cloudrgb, *temp_cloud); // 深拷贝原始数据 pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::SACSegmentation seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(1000); seg.setDistanceThreshold(0.01); seg.setInputCloud(temp_cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 检查索引合法性 if (inliers->indices.empty()) { QMessageBox::warning(this, "警告", "未检测到平面结构!"); return; } // 提取非平面部分 pcl::ExtractIndices extract; extract.setInputCloud(temp_cloud); extract.setIndices(inliers); extract.setNegative(true); pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud); extract.filter(*cloud_filtered); // 安全更新点云数据 { std::lock_guard<std::mutex> lock(cloud_mutex); // 加锁防止竞争 cloudrgb.swap(cloud_filtered); // 原子操作交换指针 } // 强制更新可视化 pSliderValueChangeed(0); QMessageBox::information(this, "提示", "台面分割完成!"); } void QtWidgets1::pushButton3_C() { if (!cloudrgb || cloudrgb->empty()) { QMessageBox::warning(this, "警告", "点云数据为空!"); return; } pcl::PointCloud::Ptr temp_cloud(new pcl::PointCloud); pcl::copyPointCloud(*cloudrgb, *temp_cloud); // 动态计算距离阈值(修正采样逻辑) pcl::KdTreeFLANN kdtree; kdtree.setInputCloud(temp_cloud); float avg_distance = 0.0; size_t sample_count = std::min<size_t>(1000, temp_cloud->size()); for (size_t i = 0; i < sample_count; ++i) { std::vector<int> indices(2); std::vector<float> distances(2); if (kdtree.nearestKSearch(i, 2, indices, distances) > 1) { avg_distance += sqrt(distances[1]); } } avg_distance /= sample_count; float distance_threshold = 2.5 * avg_distance; // 配置 RANSAC 参数 pcl::SACSegmentation seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(5000); // 初始较大值 seg.setDistanceThreshold(distance_threshold); // 执行分割 pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); seg.setInputCloud(cloudrgb); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 若未找到平面,逐步放宽阈值 if (inliers->indices.empty()) { QMessageBox::warning(this, "警告", "未检测到平面结构!"); return; } // 提取非平面部分 pcl::ExtractIndices extract; extract.setInputCloud(temp_cloud); extract.setIndices(inliers); extract.setNegative(true); pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud); extract.filter(*cloud_filtered); // 安全更新点云 { std::lock_guard<std::mutex> lock(cloud_mutex); cloudrgb.swap(cloud_filtered); } pSliderValueChangeed(0); QMessageBox::information(this, "提示", "台面分割完成!"); }在第一次触发任何一个模块后并无问题,当第二次触发任何模块,在其运行完成且显示正确的图像后点击“台面分割完成”的确认后出现之前说的错误

void QtWidgets1::pushButton2_C() { if (!cloudrgb || cloudrgb->empty()) { QMessageBox::warning(this, “警告”, “点云数据为空!”); return; } // 使用局部变量隔离操作 pcl::PointCloud::Ptr temp_cloud(new pcl::PointCloud); pcl::copyPointCloud(*cloudrgb, *temp_cloud); // 深拷贝原始数据 pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::SACSegmentation seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(1000); seg.setDistanceThreshold(0.01); seg.setInputCloud(temp_cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 检查索引合法性 if (inliers->indices.empty()) { QMessageBox::warning(this, "警告", "未检测到平面结构!"); return; } // 提取非平面部分 pcl::ExtractIndices extract; extract.setInputCloud(temp_cloud); extract.setIndices(inliers); extract.setNegative(true); pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud); extract.filter(*cloud_filtered); // 安全更新点云数据 { std::lock_guard<std::mutex> lock(cloud_mutex); // 加锁防止竞争 cloudrgb.swap(cloud_filtered); // 原子操作交换指针 } // 强制更新可视化 pSliderValueChangeed(0); QMessageBox::information(this, "提示", "台面分割完成!"); } void QtWidgets1::pushButton3_C() { if (!cloudrgb || cloudrgb->empty()) { QMessageBox::warning(this, “警告”, “点云数据为空!”); return; } pcl::PointCloud::Ptr temp_cloud(new pcl::PointCloud); pcl::copyPointCloud(*cloudrgb, *temp_cloud); // 动态计算距离阈值(修正采样逻辑) pcl::KdTreeFLANN kdtree; kdtree.setInputCloud(temp_cloud); float avg_distance = 0.0; size_t sample_count = std::min<size_t>(1000, temp_cloud->size()); for (size_t i = 0; i < sample_count; ++i) { std::vector<int> indices(2); std::vector<float> distances(2); if (kdtree.nearestKSearch(i, 2, indices, distances) > 1) { avg_distance += sqrt(distances[1]); } } avg_distance /= sample_count; float distance_threshold = 2.5 * avg_distance; // 配置 RANSAC 参数 pcl::SACSegmentation seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(5000); // 初始较大值 seg.setDistanceThreshold(distance_threshold); // 执行分割 pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); seg.setInputCloud(cloudrgb); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 若未找到平面,逐步放宽阈值 if (inliers->indices.empty()) { QMessageBox::warning(this, "警告", "未检测到平面结构!"); return; } // 提取非平面部分 pcl::ExtractIndices extract; extract.setInputCloud(temp_cloud); extract.setIndices(inliers); extract.setNegative(true); pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud); extract.filter(*cloud_filtered); // 安全更新点云 { std::lock_guard<std::mutex> lock(cloud_mutex); cloudrgb.swap(cloud_filtered); } pSliderValueChangeed(0); QMessageBox::information(this, "提示", "台面分割完成!"); }第一次触发任何一个模块后并无问题,当第二次触发任何模块,在其运行完成结束后点击回复的确认后才会报错,且能看到点云处理正确,cloudrgb没有问题是正确的数据

void QtWidgets1::pushButton2_C() { // 检查输入点云是否有效 if (!cloudrgb || cloudrgb->empty()) { qWarning() << "点云数据为空!"; return; } try { // 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); // 平面模型 seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); // RANSAC算法 seg.setMaxIterations(1000); // 最大迭代次数 seg.setDistanceThreshold(0.01); // 距离阈值(单位:米) // 执行分割 seg.setInputCloud(cloudrgb); seg.segment(*inliers, *coefficients); // 检查分割结果 if (inliers->indices.empty()) { qWarning() << "未能检测到平面!"; return; } // 提取平面点云(内点) pcl::PointCloud::Ptr cloud_plane( new pcl::PointCloud); pcl::ExtractIndices extract; extract.setInputCloud(cloudrgb); extract.setIndices(inliers); extract.setNegative(false); // 设置为false表示提取内点 extract.filter(*cloud_plane); // 提取剩余点云(外点) pcl::PointCloud::Ptr cloud_remaining( new pcl::PointCloud); extract.setNegative(true); // 设置为true表示提取外点 extract.filter(*cloud_remaining); // 发送信号更新显示(需自行实现信号) //emit updateCloudDisplay(cloud_plane, CloudType::PLANE); //emit updateCloudDisplay(cloud_remaining, CloudType::REMAINING); qDebug() << "平面分割完成,平面方程系数:" << coefficients->values[0] << ", " << coefficients->values[1] << ", " << coefficients->values[2] << ", " << coefficients->values[3]; } catch (const std::exception& e) { qCritical() << "分割过程中发生错误:" << e.what(); } }这段代码内存管理错误怎么改

vs中主程序调用#include <iostream> #include #include #include #include #include <boost/thread/thread.hpp> #include // 利用控制台计算时间 using namespace std; int main() { pcl::console::TicToc time; // -----------------加载点云数据--------------------------- pcl::PointCloud::Ptr target(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("dragon2.pcd", *target); pcl::PointCloud::Ptr source(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("dragon1.pcd", *source); time.tic(); //-----------------初始化GICP对象------------------------- pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint gicp; //-----------------KD树加速搜索--------------------------- pcl::search::KdTree::Ptr tree1(new pcl::search::KdTree); tree1->setInputCloud(source); pcl::search::KdTree::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree); tree2->setInputCloud(target); gicp.setSearchMethodSource(tree1); gicp.setSearchMethodTarget(tree2); //-----------------设置GICP相关参数----------------------- gicp.setInputSource(source); //源点云 gicp.setInputTarget(target); //目标点云 gicp.setMaxCorrespondenceDistance(10); //设置对应点对之间的最大距离 gicp.setTransformationEpsilon(1e-10); //为终止条件设置最小转换差异 /* gicp.setSourceCovariances(source_covariances); gicp.setTargetCovariances(target_covariances);*/ gicp.setEuclideanFitnessEpsilon(0.001); //设置收敛条件是均方误差和小于阈值, 停止迭代 gicp.setMaximumIterations(50); //最大迭代次数 //gicp.setUseReciprocalCorrespondences(true);//使用相互对应关系 // 计算需要的刚体变换以便将输入的源点云匹配到目标点云 pcl::PointCloud::Ptr icp_cloud(new pcl::PointCloud); gicp.align(*icp_cloud); //---------------输出必要信息到显示-------------------- cout << "Applied " << 50 << " GICP iterations in " << time.toc() / 1000 << " s" << endl; cout << "\nGICP has converged, score is " << gicp.getFitnessScore() << endl; cout << "变换矩阵:\n" << gicp.getFinalTransformation() << endl; // 使用变换矩阵对为输入点云进行变换 pcl::transformPointCloud(*source, *icp_cloud, gicp.getFinalTransformation()); //pcl::io::savePCDFileASCII (".pcd", *icp_cloud); // -----------------点云可视化-------------------------- boost::shared_ptr viewer_final(new pcl::visualization::PCLVisualizer("配准结果")); viewer_final->setBackgroundColor(0, 0, 0); //设置背景颜色为黑色 // 对目标点云着色可视化 (red). pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom target_color(target, 255, 0, 0); viewer_final->addPointCloud(target, target_color, "target cloud"); viewer_final->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "target cloud"); // 对源点云着色可视化 (green). pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom input_color(source, 0, 255, 0); viewer_final->addPointCloud(source, input_color, "input cloud"); viewer_final->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "input cloud"); // 对转换后的源点云着色 (blue)可视化. pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom output_color(icp_cloud, 0, 0, 255); viewer_final->addPointCloud(icp_cloud, output_color, "output cloud"); viewer_final->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "output cloud"); while (!viewer_final->wasStopped()) { viewer_final->spinOnce(100); boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000)); } return (0); }加入rmse计算并显示

### 点云数据的峰值信噪比 (PSNR) 的计算 在点云领域,虽然 PSNR 是一种传统的图像质量评估指标,但它也可以扩展到三维点云的质量评价中。通过比较原始点云和重建或压缩后的点云之间的差异,可以利用均方误差(MSE)的概念来定义 PSNR 值。 #### 1. 定义 PSNR 和 MSE 对于点云数据而言,假设原始点云为 \( P_{\text{original}} \),处理后的点云为 \( P_{\text{processed}} \),则可以通过以下公式计算均方误差: \[ \text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \| p_i^{\text{original}} - p_i^{\text{processed}} \|^2 \] 其中: - \( N \) 表示点的数量; - \( p_i^{\text{original}} \) 和 \( p_i^{\text{processed}} \) 分别表示第 \( i \) 个点在原始点云和处理后点云中的坐标向量; - \( \| \cdot \| \) 表示欧几里得范数。 接着,基于 MSE 可以进一步计算 PSNR: \[ \text{PSNR} = 10 \log_{10}\left( \frac{\text{MAX}^2}{\text{MSE}} \right) \] 这里的 MAX 是指点云坐标的动态范围上限,在实际应用中可以根据具体场景设定。 --- #### 2. 使用 PCL 库实现 PSNR 计算 Point Cloud Library (PCL) 提供了许多工具函数来操作点云数据。以下是使用 PCL 实现 PSNR 计算的具体方法: ##### 步骤说明 首先加载两个点云文件(原始点云和处理后点云)。然后逐点计算它们之间的欧式距离平方并求平均值得到 MSE。最后代入上述公式得到 PSNR。 下面是完整的代码示例: cpp #include #include #include <cmath> double calculateMSE(const pcl::PointCloud::Ptr &cloud1, const pcl::PointCloud::Ptr &cloud2) { double mse = 0; int count = 0; for (size_t i = 0; i < cloud1->points.size(); ++i) { if (i >= cloud2->points.size()) break; // Ensure both clouds have the same size. Eigen::Vector3f diff = cloud1->points[i].getVector3fMap() - cloud2->points[i].getVector3fMap(); mse += diff.squaredNorm(); count++; } return mse / static_cast<double>(count); } double calculatePSNR(double mse, double max_val) { if (mse == 0) return std::numeric_limits<double>::infinity(); return 10 * log10(max_val * max_val / mse); } int main(int argc, char **argv) { pcl::PointCloud::Ptr original(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr processed(new pcl::PointCloud); // Load point clouds from files or other sources pcl::io::loadPCDFile("original_cloud.pcd", *orig

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# 摘要 本文旨在深入探讨影子系统的概念、工作原理以及故障诊断基础。首先,介绍影子系统的定义及其运作机制,并分析其故障诊断的理论基础,包括系统故障的分类和特征。接着,详细探讨各种故障诊断工具和方法,并提供实际操作中的故障排查步骤。文中还深入分析了影子系统常见故障案例,涵盖系统启动问题、软件兼容性和网络连通性问题,并提供相应的诊断与解决方案。高级故障诊断与修复
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nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> g KDTARGET: Refreshing KD connection *** Fatal System Error: 0x0000001a (0x0000000000061941,0xFFFFF8057B20E1C0,0x0000000000000019,0xFFFFFC89CACA7190) Break instruction exception - code 80000003 (first chance) A fatal system error has occurred. Debugger entered on first try; Bugcheck callbacks have not been invoked. A fatal system error has occurred. For analysis of this file, run !analyze -v nt!DbgBreakPointWithStatus: fffff805`7affd0b0 cc int 3 kd> !analyze -v Connected to Windows 10 19041 x64 target at (Tue Jul 15 23:02:04.588 2025 (UTC + 8:00)), ptr64 TRUE Loading Kernel Symbols ............. Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. .................................................. ................................................................ ..................................................... Loading User Symbols Loading unloaded module list ...... ERROR: FindPlugIns 8007007b ******************************************************************************* * * * Bugcheck Analysis * * * ******************************************************************************* MEMORY_MANAGEMENT (1a) # Any other values for parameter 1 must be individually examined. Arguments: Arg1: 0000000000061941, The subtype of the BugCheck. Arg2: fffff8057b20e1c0 Arg3: 0000000000000019 Arg4: fffffc89caca7190 Debugging Details: ------------------ Press ctrl-c (cdb, kd, ntsd) or ctrl-break (windbg) to abort symbol loads that take too long. Run !sym noisy before .reload to track down problems loading symbols. 蓝屏了,但原帖子代码能正常执行,帖子作者说:我win10是专门针对2mb大页,win7是专门针对4kb小页的,蓝屏的原因我只能想到是因为没有做大页和小页的处理了。你做了2mb和4kb之类的处理吗,还有2mb的大页的物理地址要2mb对齐,不然电脑会卡死,我win10蓝屏的原因就是因为没有物理地址2mb对齐,我这代码是专门针对我那个虚拟机的环境,其他环境蓝屏你要是懂分页的话自己就会处理了。最重要的细节就是物理地址要对齐,2mb就2mb的对齐,1gb就1gb的对齐。

<think>我们之前讨论的代码中已经包含了对大页(2MB)和小页(4KB)的处理。但是,根据蓝屏信息(MEMORY_MANAGEMENT, 0x1a)和参数,问题可能出在内存对齐或页表项设置上。 原帖作者提到:2MB大页的物理地址必须2MB对齐,否则会导致系统不稳定甚至蓝屏。在之前的代码中,我们确实处理了大页的情况,但在分配2MB内存时,我们使用了`MmAllocateContiguousMemorySpecifyCache`,这个函数分配的内存不一定满足2MB对齐(尽管它分配的是连续内存)。因此,我们需要确保分配的内存地址是2MB对齐的。 解决方案: 1. 在分配2MB内存时,要
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ASP+CSS+DIV制作仿手机QQ请求状态条教程

根据给定文件信息,我们可以提取以下知识点: 1. 文件格式与技术栈理解: - .RAR文件扩展名代表这是一个压缩文件,通常包含了一个或多个文件的打包。在这个情境中,压缩文件的标题表明它包含了一个使用ASP、CSS和Div技术开发的进度条效果的示例代码。 - ASP(Active Server Pages)是一种服务器端脚本环境,可以用来创建动态交互式网页,是一种早期的网页编程技术。 - CSS(Cascading Style Sheets)是一门用于描述HTML或XML文档样式的计算机语言,用于控制网页的布局和设计。 - Div是HTML中的一个标签元素,它常用来创建文档中的分区或框,可以通过CSS对其进行样式定义和布局控制。 2. 功能说明与实现原理: - 描述提到的是仿手机QQ请求状态时的一个进度条,这意味着该进度条是模仿流行的即时通讯应用“手机QQ”中的功能,用于向用户提供正在加载或请求资源的可视化反馈。 - 进度条的基本原理是通过不断更新进度显示元素的CSS样式属性(如宽度或背景位置),以反映操作的完成百分比。这种效果可以通过JavaScript定时器或异步请求来动态改变进度条的样式,从而实现动态效果。 3. 开发实践: - 要创建一个进度条,开发者会首先在HTML中定义一个Div元素,并为其赋予一个特定的id或class,以便于通过CSS和JavaScript进行操作。 - 在CSS中,会定义进度条的初始样式,比如背景颜色、高度、宽度等,以及进度条的填充部分的样式,如渐变色效果或过渡动画效果。 - 通过ASP代码,开发者可以处理后端逻辑,如发送请求到服务器、接收数据等。但在这个进度条的实现中,ASP的作用可能相对较小,更多的是提供数据或触发加载事件。 - 实际控制进度条外观和行为的JavaScript代码,通常会在页面加载完成后执行,通过调用CSS3的动画或定时器函数(如setTimeout或setInterval)来周期性地更新进度条的宽度或背景位置,从而模拟加载进度。 - 进度条的最终效果可能还会包括各种交互细节,比如当进度达到100%时,进度条可能需要有某种效果(如停止动画、显示完成消息等)。 4. 文件内容与结构预览: - 根据文件名称列表,文件“状态提示条.htm”很可能是这个进度条效果的展示载体,其中可能包含了HTML结构、内嵌CSS样式以及JavaScript脚本。 - 该文件可能首先定义了包含进度条的HTML结构,随后通过内嵌的style标签或外部引入的CSS文件设置了进度条的基本样式。 - JavaScript脚本部分则可能包含在页面加载完成后初始化进度条的函数、控制进度条动态效果的函数,以及任何必要的事件处理逻辑。 5. 实际应用与优化: - 在实际应用中,此类进度条不仅用于提升用户体验,还需注意其性能优化。例如,进度条的动画和效果不应该显著影响到页面的加载时间。 - 优化措施可能包括减少不必要的DOM操作、使用CSS3动画代替JavaScript动画、限制JavaScript定时器的调用频率等。 - 进度条的设计还应考虑可访问性(Accessibility)问题,确保视觉效果对色盲用户等群体友好,并提供必要的键盘可操作性。 总结来说,该压缩文件是一个很好的实例,展示了如何将ASP、CSS和Div结合起来,创建一个视觉效果良好的进度条,用于提升网站或应用的交互体验。开发者可以通过观察和分析文件中的代码,了解进度条的具体实现原理和方法,并在自己的项目中进行实践和改进。