pcl_examples
pcl 拟合圆柱方法
pcl 拟合圆柱方法一、PCL拟合圆柱的基本概念PCL（Point Cloud Library，点云库）是一个开源的点云处理库，广泛应用于三维扫描、计算机视觉和机器人领域。
拟合圆柱是一种基本的三维形状处理任务，通过对点云数据进行处理和分析，实现对圆柱特征的提取和建模。
二、拟合圆柱的数学模型在PCL中，拟合圆柱主要通过以下几个步骤完成：1.预处理：对输入的点云数据进行去噪、滤波等操作，提高拟合精度。
2.特征提取：从点云数据中提取圆柱的候选特征点，如顶点、边缘点等。
3.构建初始模型：根据特征点构建圆柱的初始模型，如参数化模型、柱面模型等。
4.优化模型：通过最小二乘法等方法，对初始模型进行优化，提高模型精度。
5.模型评估：评估优化后的模型质量，如拟合误差、表面光顺度等指标。
三、PCL实现拟合圆柱的算法步骤1.点云数据的输入：读取点云数据文件，如PLY、OBJ等格式。
2.点云预处理：去除噪声点、滤波等操作。
3.特征提取：采用边缘检测、角点检测等算法提取圆柱特征点。
4.构建初始模型：根据特征点构建圆柱的初始模型。
5.模型优化：采用最小二乘法等方法，优化圆柱模型。
6.模型评估：计算模型拟合误差，判断模型质量。
7.输出结果：将优化后的圆柱模型输出，如STL、OBJ等格式。
四、拟合圆柱应用案例及场景1.工业检测：通过PCL拟合圆柱算法，检测产品形状是否符合设计要求。
2.机器人导航：利用拟合圆柱模型，规划机器人运动路径。
3.虚拟现实：在虚拟场景中，实现真实感强烈的圆柱物体渲染。
4.医学影像：对医学影像数据进行拟合圆柱处理，辅助医生诊断和手术规划。
五、总结与展望PCL拟合圆柱算法在许多领域具有广泛的应用价值。
随着点云数据的快速增长和处理技术的不断发展，未来拟合圆柱算法将更加高效、精确。
PCL常用命令(富士通cluster)
PCL的常用命令富士通自己独有的CLUSTER叫PCL。
它能通过IE浏览器的方式输入http://192.168.0.11:8081/Plugin.cgi（前面的IP是任意一台集群里的机器的固定IP）进入浏览器模式查看，一般可以通过web界面查看CF(Cluster Foundation)、CRM （Cluster Resource Management）、RMS（Resource Management Service）中各节点的状态。
不过进入WEB方式的查看，必须要进入内网，当然，在很多情况下，我们必须要去机房才能进入客户的内网，这样多少会有点不便。
所以，我们可以通过命令的方式来进行一些简单的查看和切换操作。
1、查看集群的状态hvdisp –abash-3.00# hvdisp -aLocal System: radius-sv01RMSConfiguration: /opt/SMAW/SMAWRrms/build/Resource Type HostName State StateDetails-----------------------------------------------------------------------------radius-sv02RMS SysNode Onlineradius-sv01RMS SysNode OnlineuserApp0_oracle userApp StandbyMachine001_userApp0_oracle andOp radius-sv02RMSMachine000_userApp0_oracle andOp radius-sv01RMS OfflineIpaddress000_Gls0_radius gRes StandbyMountPoint001_Fsystem0_radius gRes Offline它能显示资源组是在哪台机器上运行，哪台机器是standby，还能显示我们集群的状态。
Patran二次开发工具PCL系列教程之9
PAT304 Course Notes – Release 9.5 Copyright 2001 MSC.Software Corporation
9-7
PATRAN 2.5 Results Files
There are three formats of PATRAN 2.5 results files that can be imported into MSC.Patran • • • Element Results File (.els) Nodal Results File (.nod) Displacement Results File (.dis)
PAT304 Course Notes – Release 9.5 Copyright 2001 MSC.Software Corporation
9-5
Results Retrieval
Main way to access results in PCL is with res_utl_extract_[type]_results res_utl_extract_nodal_results() requires an integer array of 5 values to define the desired results: • Loadcase ID – res_utl_get_loadcases() • Subcase ID – res_utl_get_subcases() • Primary Result Case ID – res_utl_get_result_ids() • Secondary Result Case ID – res_utl_get_result_ids() • Layer ID – res_utl_get_layers()
《点云库PCL学习教程》第7章 可视化
类PCLHistogramVisualizer实现对PCL中的直方图的可视化。 类PCLHistogrmVisualizer的关键函数说明：
void spinOnce(int time=1)
刷新屏幕显示一次，time为允许重新渲染一次的最大时 间ms数。
void spin()
调用内部渲染循环。
void setBackgroundColor(const double &r, const double &g, const double &b, int viewport=0)
CloudViewer(const std::string& window_name)
构建可视化点云窗口，窗口名为window_name。
~CloudViewer()
注销窗口相关资源。
void showCloud(const ColorCloud::ConstPtr& cloud, const std::string& cloudname=“cloud”)
功能同上，点云定义采用PointCloud2, field_name指定点 云中存储直方图的字段。
template<typename PointT> bool updateFeatureHistogram(const pcl::PointCloud<PointT>& cloud, int hsize, const std::string&id=“cloud”)
本章首先对常用的点云可视化概念进行介绍其次对pcl的可视化相关模块及类进行简单说明最后通过应用实例来展示如何对pcl中可视化模块进行灵活运本章各小节目录71可视化相关概念及算法简介72pcl中visualization模块及类介绍73应用实例解析71可视化相关概念及算法简介可视化方面相关概念比较常见此处不进行详细列72pcl中visualization模块及类介绍pcl中pclvisualization库提供了可视化相关的数据结构和组件其主要是为了可视化其他模块的算法处理后的结果可直观的反馈给用户
pcl的应用实例
pcl的应用实例pcl（点云库）的应用实例随着计算机视觉和机器学习的发展，点云处理成为一个重要的研究领域。
点云是由大量的点构成的三维空间数据，可以用于建模、识别、跟踪等多个应用。
点云库（Point Cloud Library，简称PCL）是一个开源的点云处理库，提供了一系列的算法和工具，方便用户对点云数据进行处理和分析。
下面将介绍几个pcl的应用实例。
1. 点云建模和三维重建点云建模是通过对采集到的点云数据进行处理，生成三维模型的过程。
利用pcl库提供的滤波、特征提取和配准等算法，可以将多个点云数据融合成一个完整的三维模型。
这对于建筑、地形、工业设备等领域的三维重建非常有用。
例如，可以利用激光雷达扫描车辆外部的点云数据，然后使用pcl库中的算法进行处理，生成车辆的三维模型，用于检测变形和损坏。
2. 点云配准和匹配点云配准是将多个点云数据对齐到同一个坐标系的过程。
在实际应用中，由于传感器误差和运动估计等原因，采集到的点云数据可能存在一定的偏移和旋转。
利用pcl库提供的配准算法，可以将这些点云数据进行配准，使得它们在同一个坐标系下对齐。
这对于目标识别、地图构建和定位导航等应用非常重要。
例如，在自动驾驶中，可以利用激光雷达采集到的点云数据对车辆周围的环境进行建模，并通过配准算法将这些点云数据对齐到车辆坐标系，实现环境感知和路径规划。
3. 点云滤波和去噪由于点云数据的采集过程受到多种因素的影响，例如传感器噪声、遮挡和运动模糊等，采集到的点云数据可能存在噪声和异常点。
利用pcl库提供的滤波和去噪算法，可以对这些点云数据进行处理，去除噪声和异常点，提高点云数据的质量。
这对于目标检测、场景分析和数据挖掘等应用非常重要。
例如，在机器人导航中，可以利用激光雷达采集到的点云数据进行障碍物检测和避障规划，通过滤波和去噪算法，去除噪声和异常点，提高导航的准确性和稳定性。
4. 点云分割和特征提取点云数据通常包含多个对象或部分，利用pcl库提供的分割和特征提取算法，可以将这些点云数据进行分割，提取出感兴趣的对象或部分。
基于PATRAN的PCL培训材料(英文版)
5 PCL Functions
5 PCL Functions
Program Structure
5 PCL Functions
Accessing PCL Functions
Once a text file has been created which defines the function, the file must be read into MSC.Patran so that it is accessible. There are two directives for achieving this:
Arrays （数组）
Variables：
STATIC INTEGER entries(100) REAL table(-1:6, 10, 2:41) GLOBAL LOGICAL flags(0:8192) STRING line[80](100), ch[1](10,5) INTEGER I(3,5)
2. PCL Variables and Constants
Data Types（数据类型） Widgets （控件型）
A widget variable is defined by prefixing the variable name with the keyword WIDGET and is used only for working with the user interface routines.
2. PCL Variables and Constants
Data Types（数据类型） Reals（实数型）:
A real variable is defined by prefixing the variable name with the keyword REAL.
pcl拟合平面输出平面方程
pcl拟合平面输出平面方程要使用PCL拟合平面并输出平面方程，可以按照以下步骤进行：1. 导入所需的PCL库和相关头文件：```cpp#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>```2. 加载点云数据：```cpppcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud); ```这里假设点云数据存储在名为"input.pcd"的文件中。
3. 创建PCL中的平面模型对象：```cpppcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(newpcl::ModelCoefficients);pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);```4. 设置平面拟合的参数：```cppseg.setOptimizeCoefficients(true);seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);seg.setMaxIterations(1000);seg.setDistanceThreshold(0.01);```这里使用了RANSAC算法来拟合平面，最大迭代次数为1000，距离阈值为0.01。
pcl 点云平滑滤波算法
pcl 点云平滑滤波算法
PCL（点云库）是一个用于点云处理的开源库，提供了许多点云平滑滤波算法。
点云平滑滤波的目的是去除噪声并平滑点云数据，以便进行后续的特征提取、分割或重建等操作。
下面我将介绍几种常见的PCL点云平滑滤波算法：
1. StatisticalOutlierRemoval，这是一种基于统计学的离群点移除算法，它通过计算每个点周围邻域的统计特征（如平均距离和标准差）来识别和移除离群点。
2. MovingLeastSquares，这是一种基于最小二乘法的平滑滤波算法，它通过拟合局部曲面来对点云进行平滑处理，适用于曲面重建和光滑曲面拟合。
3. VoxelGrid，这是一种基于体素格的下采样方法，它通过将点云数据划分为体素格并计算每个体素格中的平均值来实现平滑滤波和降采样。
4. BilateralFilter，这是一种双边滤波算法，它考虑了空间距离和属性相似性两个因素，能够在保持边缘信息的同时进行平滑
滤波。
5. MLS（Moving Least Squares），这是一种基于最小二乘法的平滑滤波算法，它通过拟合局部曲面来对点云进行平滑处理，适用于曲面重建和光滑曲面拟合。
以上列举的几种算法都是PCL中常用的点云平滑滤波算法，它们可以根据具体应用场景和需求进行选择和调整。
需要根据具体的点云数据特点和处理目标来合理选择和使用这些算法，以达到最佳的平滑滤波效果。
希望这些信息能对你有所帮助。
pcl点云聚类方法
pcl点云聚类方法【实用版2篇】篇1 目录1.介绍 PCL 点云聚类方法2.PCL 点云聚类方法的算法原理3.PCL 点云聚类方法的具体步骤4.PCL 点云聚类方法的优缺点5.PCL 点云聚类方法的应用案例篇1正文PCL（Point Cloud Library）点云聚类方法是一种基于点云数据的聚类算法。
点云数据是由大量三维坐标点组成的数据集，它在计算机视觉、图形学、机器人学等领域有着广泛的应用。
通过对点云数据进行聚类分析，可以提取出点云数据中的重要特征，为后续的数据处理和分析提供有效的依据。
PCL 点云聚类方法基于 RANSAC（Random Sample Consensus）算法，通过随机抽样并计算点云数据中各点的共识度来完成聚类任务。
具体来说，PCL 点云聚类方法分为以下三个主要步骤：1.构建点云数据的 k-d 树结构。
k-d 树是一种基于轴向分割的数据结构，可以高效地搜索和处理点云数据。
通过构建 k-d 树，可以快速找到点云数据中的近邻点，为后续的聚类计算提供便利。
2.计算点云数据的共识度。
共识度是衡量点云数据中各点之间相似性的一个指标。
在 PCL 点云聚类方法中，通过随机抽样并计算点对之间的距离来估计共识度。
随机抽样的次数越多，估计的共识度越精确，但计算量也越大。
3.根据共识度进行聚类。
根据计算得到的共识度，可以将点云数据划分为不同的簇。
通常，可以根据预设的聚类数量，将共识度最高的点对划分为同一个簇。
在划分过程中，可以使用一些启发式方法，如基于图的聚类方法，以提高聚类的准确性和效率。
PCL 点云聚类方法具有以下优缺点：优点：1.聚类效果较好，能够较好地挖掘点云数据中的特征信息。
2.算法原理成熟，有广泛的应用基础。
3.支持多种聚类算法，可根据实际需求灵活选择。
缺点：1.计算量较大，对计算资源有一定要求。
2.对于大规模点云数据，聚类效率较低。
PCL 点云聚类方法在许多领域都有应用，例如：1.三维场景重建：通过对点云数据进行聚类分析，可以提取出点云数据中的重要特征，用于三维场景的重建和可视化。
聚己内酯的共混合举例
聚己内酯的共混合举例中文摘要：介绍了聚己内酯在材料改性方面在共混方向上的应用，主要介绍聚己内酯与天然高分子，与聚醚类，与聚乳酸，与聚醇类等的共混举例，介绍了混合后体系的主要性能。
英文摘要：the adhibition of the summarized PCL was introduced,the examples of PCL summarized with nature polymer,polyether,polylactide or polyalcohol were mainly introduced and the main performance of the summarized system.关键词：聚己内酯，共混，应用Key words:PCL,Summarized,adhibition聚己内酯（PCL）是一种以二元醇为引发剂，由己内酯开环聚合而得到的热塑性半结晶聚酯。
PCL熔点为59~64℃，玻璃化温度为-60℃，其结构重复单元上有5个非极性亚甲基和一个极性酯基，因而具有良好的柔韧性和加工性，而制品则具有形状记忆性[1]。
然而，PCL是一种疏水性材料，亲水性较差，聚己内酯与其它聚合物进行共混，可以改善它的性能，使之更符合特殊条件下的应用。
这里主要介绍种聚己内酯的体系。
1．PCL与天然高分子共混淀粉、木质素、纤维素、壳聚糖等天然高分子材料均可自然降解，而且资源丰富，价格低廉，可以作为PCL的改性原料，其中以淀粉的应用最为广泛。
1.1PCL与热塑性淀粉共混PCL是近年来国内外研究较多的一种热塑性聚酯,将其与淀粉复合可以明显改善淀粉基材料的耐水性和加工流动性等性能,而且可确保体系的完全可降解性[3]。
较早的研究是将淀粉和PCL直接共混,由于疏水性的PCL与亲水性的淀粉之间的界面结合力太弱,导致共混后淀粉在PCL中的分散性较差,共混材料的性能较差。
对PCL、淀粉进行改性或添加适量的相容剂以增加其界面相容性,可获得性能优异的淀粉/PCL复合材料。
《点云库PCL学习教程》第3章 PCL基础
（1）迭代子变量命名。迭代子变量应该反应出它们迭 代的对象，例如：
std::list<int> pid_list; std::list<int>::iterator pid_it; //指示迭代的对象为点的索引
（2）常量命名。常量的名字应该是全大写，例如：
const static int MY_CONSTANT = 1000;
（3）src/bilateral.cpp——包含具体的不同点类型的模板 类实例化。
我们需要给新的类命名，把它称做BilateralFilter，PCL滤 波器接口规定每个算法必须有两个声明和实现可供 使用：一个操作PointCloud<T>，一个操作 PointCloud2。本小节只讲前者操作PointCloud<T>的 实现。
namepsace foo { class Bar { int i; publ. 自动格式化代码 PCL提供下面一套规则文件通过多种不同的集成开发环
境、编辑器等可以自动格式化编码。
（1）Emacs，可以利用PCL C/C++配置文件 （/attachments/download/748/pcl-cstyle.el），下载并存储此文件，再按如下操作进行：
本章各小节目录
3.1 PCL C++编程规范 3.2 如何编写新的PCL类 3.3 PCL已有点类型介绍和增加自定义的点类型 3.4 PCL中异常处理机制
3.1 PCL C++编程规范
架构师为了确保在PCL中所有代码风格的一致性，使 得其他开发者及用户容易理解源码，PCL开发者制 定并遵循着一套严格的编写规范，PCL的开发者都 默认此规范，除非有充足的理由才可以不遵循这 些规范。当然这些规范也并不是一成不变的，但 提出和更改规则的人需要考虑兼容性，那就是让 新加的规则与现有的所有代码相适应。
cmakelist 编译pcl
为了使用CMake编译Point Cloud Library (PCL)，你需要创建一个CMakeLists.txt文件，该文件定义了编译PCL所需的各种指令和参数。
下面是一个简单的CMakeLists.txt示例，你可以根据你自己的需求进行修改：```CMakecmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR)project(PCL_Demo)find_package(PCL 1.7 REQUIRED)include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})add_executable(pcl_demo main.cpp)target_link_libraries(pcl_demo ${PCL_LIBRARIES})```这个例子中，我们首先指定了CMake的最小版本要求为2.8。
然后创建了一个名为PCL_Demo的项目。
接下来，我们使用`find_package`来搜索并找到PCL库。
`include_directories`、`link_directories`和`add_definitions`指令用于设置正确的头文件搜索路径、链接库路径以及定义特定的编译选项。
然后，我们使用`add_executable`指令来指定要生成的可执行文件的名称（在这个例子中是`pcl_demo`）以及它所依赖的源代码文件（在这个例子中是`main.cpp`）。
最后，我们使用`target_link_libraries`指令来指定在生成可执行文件时需要链接的库（在这个例子中是PCL库）。
完成上述步骤后，你可以在同一个目录下创建一个新的文件夹，名为"build"，然后在该文件夹中运行以下命令来生成Makefile：```bashcmake ..```然后，你可以使用以下命令来编译你的项目：```bashmake```编译完成后，你应该能在"build"文件夹中找到生成的可执行文件。
PCL点云库增加自定义数据类型
PCL点云库增加⾃定义数据类型#include <pcl/filters/passthrough.h>#include <pcl/filters/impl/passthrough.hpp>// the rest of the code goes here如果你的代码是库的⼀部分，可以被他⼈使⽤，需要为你⾃⼰的MyPointType类型进⾏显⽰实例化。
实例下⾯的代码段创建了包含XYZ数据的新point类型，连同⼀个的test的浮点型数据，这样满⾜存储对齐。
#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>struct MyPointType //定义点类型结构{PCL_ADD_POINT4D; // 该点类型有4个元素float test;EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW// 确保new操作符对齐操作}EIGEN_ALIGN16;// 强制SSE对齐POINT_CLOUD_REGISTER_POINT_STRUCT(MyPointType,// 注册点类型宏(float,x,x)(float,y,y)(float,z,z)(float,test,test))intmain(int argc,char** argv){pcl::PointCloud<MyPointType> cloud;cloud.points.resize(2);cloud.width=2;cloud.height=1;cloud.points[0].test=1;cloud.points[1].test=2;cloud.points[0].x=cloud.points[0].y=cloud.points[0].z=0;cloud.points[1].x=cloud.points[1].y=cloud.points[1].z=3;pcl::io::savePCDFile("test.pcd",cloud);}。
pcl 拟合平面的方法
pcl 拟合平面的方法【引言】在计算机视觉和图形学领域，Point Cloud Library（PCL）是一款开源的库，它为处理点云数据提供了丰富的功能。
在点云处理中，拟合平面是一项重要任务。
本文将详细介绍PCL拟合平面方法，并通过实例演示其应用。
【PCL拟合平面方法概述】PCL中拟合平面主要采用以下几种方法：1.最小二乘法：通过最小化误差平方和来拟合平面。
2.随机采样一致性（RANSAC）：通过迭代随机采样和投票来拟合平面。
3.局部优化方法：如Levenberg-Marquardt算法，对拟合平面进行优化。
【PCL拟合平面方法的步骤】1.数据预处理：对点云数据进行滤波、去噪、降采样等操作，以提高拟合精度和计算效率。
2.初始化平面参数：设置初始的平面参数（法向量、截距），用于后续迭代优化。
3.迭代优化：采用RANSAC方法，不断随机采样点云数据，计算采样点与拟合平面的误差，并根据误差更新平面参数。
4.判断收敛：当迭代次数达到设定阈值或误差满足要求时，停止迭代。
5.获取最优平面参数：输出最优的平面参数，即拟合结果。
【拟合平面的应用实例】1.场景重建：在三维扫描仪应用中，通过拟合平面，可以将扫描得到的点云数据重建为真实场景的三维模型。
2.物体识别和定位：在机器人视觉中，通过拟合物体表面，可以实现对物体的识别和定位。
3.机器人导航：在无人驾驶领域，通过对道路表面进行拟合，可以辅助机器人进行导航。
【结论】PCL拟合平面方法是一种实用且高效的三维点云处理技术。
通过最小二乘法、RANSAC算法等方法，可以实现对点云数据的平面拟合。
在计算机视觉、图形学、机器人等领域具有广泛的应用价值。
基于PCL语言的船体剖面特性计算
基于PCL语言的船体剖面特性计算PCL语言是一种高级程序设计语言，被广泛用于图形处理和视觉计算等领域。
在船舶设计中，PCL语言可以使用来计算船体剖面特性，包括截面形状、面积、重心位置、甲板高度等参数。
下面将介绍如何使用PCL语言实现船体剖面特性计算。
首先，我们需要获取船体剖面的数据。
这些数据可能来自于CAD文件或者传感器采集的点云数据。
在PCL语言中，可以使用pcl::PolygonMesh类来表示船体剖面的三角网格结构。
或者使用pcl::PointCloud类来表示点云数据。
一旦有了船体剖面的数据，我们可以开始计算各种参数了。
下面是一些常用的计算方法：1. 计算截面形状：可以根据数据点的坐标计算出船体剖面的几何形状。
例如，可以使用PCA方法（主成分分析）来计算剖面的主要轴向和投影面积。
2. 计算面积：可以使用shoelace公式或Green公式等方法计算船体剖面的面积。
3. 计算重心位置：可以通过将剖面分成许多小三角形，在每个三角形中心处求得质量，然后将所有质量加权平均得到剖面的重心位置。
4. 计算甲板高度：可以选择两个不同的截面进行比较，计算出它们之间的垂直距离。
在PCL语言中，可以使用各种数学库和算法来实现这些计算。
例如，可以使用Eigen库来进行矩阵运算和PCA计算。
也可以使用pcl::MomentOfInertiaEstimation类来计算惯性张量和重心坐标。
总的来说，使用PCL语言进行船体剖面特性计算非常方便和高效。
可以通过编写简单的代码来实现复杂的几何计算和数据分析。
同时，PCL语言还支持可视化和交互式操作，使得数据分析过程更加直观和可靠。
相关数据是指两个或多个变量之间的关联性。
通过收集并分析相关数据可以帮助我们了解变量之间的关系、发现问题、定量化问题和提高决策的准确性。
下面是对相关数据的一些列举和分析。
1. 股票数据：股票价格是股票市场的核心数据。
我们可以通过收集不同公司的股票价格并分析这些数据来了解市场趋势、行业发展、公司表现等因素。
pcl拟合椭圆代码
pcl拟合椭圆代码PCL (Point Cloud Library) 是一个开源的库，用于2D/3D图像和点云处理。
在PCL中，可以使用`pcl::EllipsoidFitting` 来拟合椭圆。
下面是一个使用`pcl::EllipsoidFitting` 拟合椭圆的简单示例代码：```cpp#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/features/normal_3d.h>#include <pcl/features/fpfh.h>#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>#include <pcl/surface/gp3.h>#include <pcl/surface/mls.h>#include <pcl/surface/convex.h>#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>#include <pcl/features/normal_3d.h>#include <pcl/features/fpfh.h>#include <pcl/features/ellipse.h>#include <pcl/surface/gp3.h>int main(int argc, char** argv){// 创建一个点云对象pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// 加载点云数据if ( pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud) == -1) //* load the file containing the point clouds{PCL_ERROR("Couldn't read file cloud.pcd \n");return (-1);}std::cout << "Loaded " << cloud->points.size() << " points from file \n";// 计算法线和曲率pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;ne.setInputCloud(cloud);pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (newpcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());ne.setSearchMethod(tree);ne.setRadiusSearch(0.03);pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (newpcl::PointCloud<pcl::Normal>);pute(*normals);// 创建EllipseFitting 对象并拟合椭圆pcl::EllipseFitting ellipse;ellipse.setInputCloud(cloud);ellipse.setInputNormals(normals);ellipse.setRadiusSearch(0.02); // 设置半径搜索范围，根据实际情况调整这个值pute(cloud, *normals, ellipse); // 输出椭圆参数，包括中心点、主轴和次轴长度等。
PCL学习（一）从PLY文件读入点云数据
PCL学习（⼀）从PLY⽂件读⼊点云数据#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/io/ply_io.h>int main(int argc, char** argv){pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);if (pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZ>("model.ply", *cloud) == -1) //* load the file{PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n");system("PAUSE");return (-1);}std::cout << "Loaded "<< cloud->width * cloud->height<< " data points from test_pcd.pcd with the following fields: "<< std::endl;for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)std::cout << " " << cloud->points[i].x<< " " << cloud->points[i].y<< " " << cloud->points[i].z<< std::endl;//std::string filename("test.pcd");//pcl::PCDWriter writer;//writer.write(filename, *cloud);system("PAUSE");return (0);} 上⾯这段代码从ply⽂件中读⼊点云#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/io/ply_io.h>#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>int main(int argc, char** argv){pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);if (pcl::io::loadPLYFile<pcl::PointXYZ>("model.ply", *cloud) == -1) //* load the file{PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n");system("PAUSE");return (-1);}//pcl::StatisticalOutlierRemoval::applyFileter()pcl::visualization::CloudViewer viewer("Viewer");viewer.showCloud(cloud);system("PAUSE");return (0);} 将读⼊的ply⽂件可视化出来。
PCL学习笔记
pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("y", pcl::ComparisonOps::LT, 3000))); // build the filter pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem (range_cond); condrem.setInputCloud (cloud); condrem.setKeepOrganized(true); // apply filter
// Create the filtering object pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj; proj.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE); proj.setInputCloud (cloud); proj.setModelCoefficients (coefficients); proj.filter (*cloud_projected);
pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("z", pcl::ComparisonOps::GT, -100))); range_cond->addComparison (pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr (new
pcl 平面方程生成平面点云
pcl 平面方程生成平面点云PCL是一个开源的点云处理库，提供了丰富的功能和算法，用于处理和分析点云数据。
其中，平面点云生成是点云处理中的基础操作之一，可以用于建模、环境感知等多个领域。
在PCL中，平面方程通常表示为Ax + By + Cz + D = 0，其中A、B、C为平面的法向量的分量，D为平面的偏移量。
根据平面方程，我们可以通过给定的参数生成平面点云。
我们需要创建一个PointCloud对象来保存生成的点云数据。
在PCL 中，PointCloud是一个模板类，可以容纳不同类型的点云数据。
我们可以使用pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>来定义一个简单的三维点云。
接下来，我们需要定义平面方程的参数。
根据具体的需求，我们可以手动设置参数，也可以通过其他方法获取参数。
例如，可以使用PCL中的平面模型拟合算法（例如RANSAC）从给定的点云数据中估计平面方程的参数。
一旦我们有了平面方程的参数，我们就可以使用这些参数来生成平面点云。
具体的方法是遍历给定的点云范围，计算每个点的坐标，并将其添加到PointCloud对象中。
在这个过程中，我们可以设置一些额外的参数来控制点云的生成。
例如，我们可以设置点云的分辨率、密度或均匀性，以及点云的颜色或纹理等属性。
生成平面点云后，我们可以对其进行进一步的处理和分析。
例如，可以使用PCL中的滤波算法对点云进行降噪，或者使用平面分割算法将点云分为多个平面。
我们可以将生成的平面点云保存到文件中，以供后续使用或可视化展示。
通过使用PCL中的平面方程生成平面点云，我们可以方便地进行点云处理和分析。
这为各种应用场景提供了便利，例如机器人导航、三维建模、虚拟现实等。
同时，PCL还提供了其他丰富的功能和算法，可用于点云的处理、配准、分割等多个方面。
通过合理地选择和组合这些功能和算法，我们可以实现更加复杂和高效的点云处理任务。
通过使用pcl平面方程生成平面点云，我们可以轻松获取平面点云数据，并进行后续的处理和分析。
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loadsbcs_create( "fillet_pressure", "Pressure", "Element Uniform", @
spool.ses
()
#
# Purpose
: This file will generate a PATRAN database
#
"spool.db" which consists of a free standing
#
aluminum spool, wound with a wire which results
asm_const_coord_3point( "1", "Coord 0", 2, "[-1 0 0]", "[-1 1 0]", @
"[1 0 0]", asm_create_cord_3po_created_ids )
#---------------------------------------------------------------------
done by following these steps.
#
1. Choose "MSC.Nastran" from "Preferences",
#
"Analysis..." pulldown menus on the menu bar.
#
2. Select "Analysis" switch and from the form
#
button. From the "OUTPUT2 Fomat" Option Menu
#
select option "Text". Press "OK".
#
4. Press "Apply" on "Analysis" window.
#
If MSC.Nastran is available this will create
$# Do you wish to trim the original curves?
$? YESFORALL 1000047
#---------------------------------------------------------------------
# Create spool surface using Create's Revolve method
ga_view_aa_set( 30., 60., 0. )
ga_display_lines_set( "general", 2 )
#---------------------------------------------------------------------
# Create the surfaces for the top half of the spool using
STRING asm_create_line_xyz_created_ids[VIRTUAL]
asm_const_line_xyz( "1", "<3 0 0>", "[0 0 0]", "Coord 0",
@
asm_create_line_xyz_created_ids )
asm_const_line_xyz( "2", "<0 4 0>", "[0 0 0]", "Coord 0",
STRING sgm_sweep_surface_r_created_ids[VIRTUAL]
sgm_const_surface_revolve( "1", "{[-1 0 0][-1 1 0]}", 360.,
@
0.,"Coord 0","Curve 1 3 2", sgm_sweep_surface_r_created_ids )
#
# Create a new database and set the preferences
uil_file_new.go("", "./spool.db")
$? YES 36000002
ga_viewport_size_set( "default_viewport", 3.5, 3.5, 1 ) ga_viewport_location_set( "default_viewport", 0.0, 5.0, 1 )
* +400 to +20 psi compressive pressure varying
#
over the top and bottom flanges
#
# Analysis & After running this session file, analysis can be
# Results:
#
and it will be added the selected subcases list box.
#
Enter OK. This will generate Subcase 1 (Default subcase)
#
3. Select the "Translation Parameters..."
# Mirror method
STRING sgm_transform_surf__created_ids[VIRTUAL]
sgm_transform_mirror( "4", "surface", "{[0 4 0][0 5 0]}",
@
0., TRUE, FALSE, "Surface 1:3 ", sgm_transform_surf__created_ids )
#---------------------------------------------------------------------
# Set the positive surface normal vectors
STRING sgm_edit_surface_r_reversed_ids[VIRTUAL]
#
in a compressive pressure on the spool's core
#
and flanges.
#
#
This file can be run by starting a session of
#
MSC.Patran, and running this session file
#
through the "File","Session","Play" pulldown
#---------------------------------------------------------------------
# Create a local cylindrical coordinate frame
STRING asm_create_cord_3po_created_ids[VIRTUAL]
@
asm_create_line_xyz_created_ids )
#---------------------------------------------------------------------
# Create a fillet between the flange and the core curves
#
and select "spool.op2". Press "Apply".
#
7. The results will be read, and a file
#
"spool.jbr" is created.
#---------------------------------------------------------------------
CHAPTER 1 Introduction
1.2 Supporting Files
The spool.ses file is a session file that is used by many of the examples in this book. To use this file, hold down the control key and the right mouse button, highlight the text and paste it into a text file named spool.ses. Start MSC.Patran and go to File/Session/Play to run the session file..
# Create a pressure field 400_20_psi_transition
fields_create( "400_20_psi_transition", "Spatial", 1, "Scalar",
@
"Real", "Coord 1", "", "Function", 1, "R", "", "",