PCL：点云特征-法线估计 1

#include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/features/integral_image_normal.h> //法线估计类头文件 #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #pragma comment(lib,"User32.lib") #pragma comment(lib, "gdi32.lib") #include <vtkAutoInit.h> VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); int main() { //打开点云代码 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("table_scene_lms400_downsampled.pcd", *cloud); //创建法线估计估计向量 pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud(cloud); //创建一个空的KdTree对象，并把它传递给法线估计向量 //基于给出的输入数据集，KdTree将被建立 pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>()); ne.setSearchMethod(tree); //存储输出数据 pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); //使用半径在查询点周围3厘米范围内的所有临近元素 ne.setRadiusSearch(0.03); //计算特征值 ne.compute(*cloud_normals); // cloud_normals->points.size ()应该与input cloud_downsampled->points.size ()有相同的尺寸 //可视化 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PCL Viewer"); viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0); viewer.addPointCloudNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal>(cloud, cloud_normals); while (!viewer.wasStopped()) { viewer.spinOnce(); } return 0; }