PCL :实现无序点云的三角剖分（附完整源码）

最新推荐文章于 2024-11-08 08:40:58 发布

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分类专栏： PCL点云库实战教程文章标签：点云 c++

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本文介绍如何使用PCL库中的通用表面重建（GP3）算法来实现无序点云数据的三角剖分。通过加载PCD文件获取点云数据，并进行处理。提供了一个简单的C++代码示例，展示了读取点云文件和执行三角剖分的基本步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PCL :实现无序点云的三角剖分

以下是一个使用PCL库实现无序点云的三角剖分的示例代码：

cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);

    // 创建KD树
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
    tree->setInputCloud(cloud);

    // 创建三角剖分对象
    pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointXYZ> gp3;
    // 设置输入点云
    gp3.setInputCloud(cloud);
    // 设置搜索方法
    gp3.setSearchMethod(tree);
    // 设置三角化参数
    gp3.setMu(2.5);
    gp3.setMaximumNearestNeighbors(100);