算法原理
PFH和FPFH的算法原理
代码实现
#include<iostream>
#include<vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/pfh.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/visualization/pcl_plotter.h>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PCDReader reader;
reader.read("mesh.pcd", *cloud_ptr);
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud_ptr);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>& cloud_normals = *cloud_normals_ptr;
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(cloud_normals);
pcl::PFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::PFHSignature125> pfh;
pfh.setInputCloud(cloud_ptr);
pfh.setInputNormals(cloud_normals_ptr);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
pfh.setSearchMethod(tree2);
pcl::PointCloud<pcl::PFHSignature125>::Ptr pfh_fe_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::PFHSignature125>());
pfh.setRadiusSearch(0.05);
pfh.compute(*pfh_fe_ptr);
cout << "phf feature size : " << pfh_fe_ptr->points.size() << endl;
pcl::visualization::PCLPlotter plotter;
plotter.addFeatureHistogram(*pfh_fe_ptr, 300);
plotter.plot();
return 0;
}
实验结果