原创 PCL 中實現平面模型分割
一、算法原理 見《點雲庫PCL從入門到精通》P300-302頁 二、代碼實現 #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_
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原创 PCL SIFT關鍵點提取
一、算法原理 SIFT即尺度不變特徵變換，最初用於圖像處理領域的一種描述。這種描述具有尺度不變性，可在圖像中檢測出關鍵點，是一種局部特徵描述子，後被引入3D點雲領域用於關鍵點檢測。具體算法原理可參考SIFT特徵點提取和加拿大教授D
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原创 PCL CropHull任意多邊形內部點雲提取
一、算法原理 見《點雲庫PCL從入門到精通》P164頁 二、代碼實現 #include <iostream> #include <vector> #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pc
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原创 PCL Harris 關鍵點提取
一、算法原理 這裏有幾篇講算法原理的文章，寫的不錯Harris Corner（Harris角檢測）PCL—低層次視覺—關鍵點檢測（Harris） 3DHarris 方塊體內點數量變化確定角點 在2DHarris裏，使用了 圖像梯
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原创 PCL 從一個點集中提取一個子集
一、算法原理 見《點雲庫PCL從入門到精通》P159 二、代碼實現 #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h>
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原创 PCL 使用參數化模型投影點雲
一、算法原理 見《點雲庫PCL從入門到精通》P156頁 二、代碼實現 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #inc
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原创 PCL 使用ConditionalRemoval和RadiusOutlierRemoval移除離羣點
一、算法原理 RadiusOutlierRemoval 它的濾波思想非常直接，就是在點雲數據中，設定每個點一定半徑範圍內周圍至少有足夠多的近鄰，不滿足就會被刪除。比如你指定了一個半徑d，然後指定該半徑內至少有1個鄰居，那麼下圖中只
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原创 PCL 交互式迭代最近點配準
一、算法原理 參考《點雲庫PCL入門到精通》P268頁 二、代碼實現 #include<iostream> #include <string> #include<pcl/io/pcd_io.h> #include<pcl/poin
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原创 PCL 使用RANSAC擬合平面
一、算法原理 隨機抽樣一致性算法RANSAC(Random sample consensus)是一種迭代的方法來從一系列包含有離異值的數據中計算數學模型參數的方法。 RANSAC算法本質上由兩步組成，不斷進行循環： 從輸入數據中隨
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原创 C++ 如何將輸入的內容輸出到文本文件
將內容輸出到文本中要用ofstream這個類來實現。具體步驟如下: ofstream mycout("temp.txt");//先定義一個ofstream類對象mycout，括號裏面的"temp.txt"是用來保存輸出數據的txt
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