PCL计算点云的法线

源代码

#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/integral_image_normal.h>  //法线估计类头文件
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>int
main (){
//打开点云代码
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile ("model.pcd", *cloud);
//创建法线估计估计向量
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud (cloud);
//创建一个空的KdTree对象，并把它传递给法线估计向量
//基于给出的输入数据集，KdTree将被建立
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ());
ne.setSearchMethod (tree);
//存储输出数据
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
//使用半径在查询点周围3厘米范围内的所有临近元素
ne.setRadiusSearch (0.03);
//计算特征值
ne.compute (*cloud_normals);
// cloud_normals->points.size ()应该与input cloud_downsampled->points.size ()有相同的尺寸
//可视化
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PCL Viewer");
viewer.setBackgroundColor (0.0, 0.0, 0.0);
viewer.addPointCloudNormals<pcl::PointXYZ,pcl::Normal>(cloud, cloud_normals);while (!viewer.wasStopped ())
{viewer.spinOnce ();
}return 0;
}

实验结果

原图像

法线图