标签:20 pcl points PCL pass 1.0 size cloud 通滤波
#include <iostream>
#include <ctime>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
int
main(int argc, char** argv)
{
srand(time(0));
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
//填入点云数据
cloud->width = 5;
cloud->height = 1;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
{
cloud->points[i].x = rand() / (RAND_MAX + 1.0f) - 0.5;
cloud->points[i].y = rand() / (RAND_MAX + 1.0f) - 0.5;
cloud->points[i].z = rand() / (RAND_MAX + 1.0f) - 0.5;
}
std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl;
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
std::cerr << " " << cloud->points[i].x << " "
<< cloud->points[i].y << " "
<< cloud->points[i].z << std::endl;
// 创建滤波器对象
pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;//创建对象
pass.setInputCloud(cloud);//输入待处理点云
pass.setFilterFieldName("z");//输入过滤段的名字
pass.setFilterLimits(0.0, 1.0);//设置点云保留区间
//pass.setFilterLimitsNegative (true);
pass.filter(*cloud_filtered);//生成过滤后的点云
std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl;
for (size_t i = 0; i < cloud_filtered->points.size(); ++i)
std::cerr << " " << cloud_filtered->points[i].x << " "
<< cloud_filtered->points[i].y << " "
<< cloud_filtered->points[i].z << std::endl;
return (0);
}
标签:20,pcl,points,PCL,pass,1.0,size,cloud,通滤波 来源: https://blog.csdn.net/kangjielearning/article/details/112134957
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