可视化曲线

打印帮组信息 程序用法

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命令帮助

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点云数据转为vecotr

计算点云分辨率 点云 每个点距离最近点之间的距离和 的平均值

可视化点云自定义颜色特征**********************************************************/ 演示怎样给点云着上单独的一种颜色，可以利用该技术给指定的点云着色，以区别其他的点云， **********************************

RANSAC 拟合2D 直线 输入参数：points--输入点集 iterations--迭代次数 sigma--数据和模型之间可接受的差值,车道线像素宽带一般为10左右 （Parameter use to compute the fitting score） k_min/k_max--拟合的直线斜

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////// \brief Load a set of PCD files that we want to register together * \para

可视化点云法线和其他特征*************************************************/ 显示法线是理解点云的一个重要步骤，点云法线特征是非常重要的基础特征，PCL visualizer可视化类可用于绘制法线， 也可以绘制表征点云的其他特征，比如主曲率和几何

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////// \brief Align a pair of PointCloud datasets and return the result * \para

命令行参数解析

命令行参数解析==============================================================

高程滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 高程最小值 :param limit_max: 高程最大值 :return: 高程较低点，高程较高点

SVD分解计算点云的特征值 :param data: 输入数据 :param sort: 是否将特征值进行排序 :return: 特征值

分割电力线

计算每一个点的线性特征，并根据线性特征提取线点云 :param power_line_cloud: 输入点云 :param threshold: 线特征阈值 :return: 线点云和线之外的点云

可视化点云颜色特征******************************************************/ 多数情况下点云显示不采用简单的XYZ类型，常用的点云类型是XYZRGB点，包含颜色数据，除此之外，还可以给指定的点云定制颜色 以示得点云在视窗中比较容易区分。点赋予不

在函数中创建PointCloudCompression类的对象来编码和解码，这些对象把压缩配置文件作为配置压缩算法的参数 所提供的压缩配置文件为OpenNI兼容设备采集到的点云预先确定的通用参数集，本例中使用MED_RES_ONLINE_COMPRESSION_WITH_COLOR 配置参数集，

将a值缩放到0-255之间，放回的类型是整型int

绘制普通形状************************************************// PCL visualizer可视化类允许用户在视窗中绘制一般图元，这个类常用于显示点云处理算法的可视化结果，例如 通过可视化球体 包围聚类得到的点云集以显示聚类结果，shapesVi

\左视图用来显示未匹配的源和目标点云*/

\右边显示配准后的源和目标点云*/

simpleVis函数实现最基本的点云可视化操作，

重载copyToFloatArray方法将点转化为四维数组

* 此函数是查看器的回调。 当查看器窗口位于顶部时，只要按任意键，就会调用此函数。 如果碰到“空格”； 将布尔值设置为true。 * @param event * @param nothing */

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Align a rigid object to a scene with clutter and occlusions

对点云进行初始化，并对其中一个点云填充点云数据作为处理前的的原始点云，其中大部分点云数据是基于设定的圆球和平面模型计算 而得到的坐标值作为局内点，有1/5的点云数据是被随机放置的局外点。 *****************************************************

* 使用方法： * * random_sample_consensus 创建包含外部点的平面 * random_sample_consensus -f 创建包含外部点的平面，并计算平面内部点 * * random_sample_consensus -s 创建包含外部点的球体

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