标签:distances pcl kdtree int res points 点云点 PCL cloud
基于PCL- 利用kdtree计算点云点距均值
//功能:利用kdtree计算点云点距均值
//cloud:代表输入点云
//k:代表定查询点邻域周围最近的K个点
float computeCloudResolution(const pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::ConstPtr &cloud, int k)
{
double res = 0.0;
int n_points = 0;
pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointNormal> tree;
tree.setInputCloud(cloud);
for (size_t i = 0; i < cloud->size(); ++i)
{
if (!pcl_isfinite((*cloud)[i].x)) //pcl_isfinite函数返回一个布尔值,检查某个值是不是正常数值
{
continue;
}
std::vector<int> indices(k); //创建一个动态数组,存储查询点近邻索引
std::vector<float> sqr_distances(k); //存储近邻点对应平方距离
if (tree.nearestKSearch(i, k, indices, sqr_distances) == k)
{
for (int i = 1; i < k; i++)
{
res += sqrt(sqr_distances[i]);
++n_points;
}
}
}
if (n_points != 0)
{
res /= n_points;
}
return res;
}
标签:distances,pcl,kdtree,int,res,points,点云点,PCL,cloud 来源: https://blog.csdn.net/qq_41188371/article/details/113831139
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。