C++中实现两个点云相减并保存相减结果,可以使用点云库(PCL, Point Cloud Library)。代码示例展示了如何进行点云相减,并将结果保存为一个新的点云文件。
这个例子使用了PCL中的pcl::KdTreeFLANN
来查找一个点云中的点在另一个点云中的最近邻点。如果最近邻点的距离超过一个预设的阈值,则认为该点是两个点云之间的差异,并将其保存到结果点云中。
#include <iostream>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
typedef pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> PointCloud;
void subtractPointClouds(const PointCloud::Ptr &cloud1, const PointCloud::Ptr &cloud2, PointCloud::Ptr &cloud_diff, double threshold) {
pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;
kdtree.setInputCloud(cloud2);
std::vector<int> pointIdxNKNSearch(1);
std::vector<float> pointNKNSquaredDistance(1);
for (size_t i = 0; i < cloud1->points.size(); ++i) {
if (kdtree.nearestKSearch(cloud1->points[i], 1, pointIdxNKNSearch, pointNKNSquaredDistance) > 0) {
if (pointNKNSquaredDistance[0] > threshold * threshold) {
cloud_diff->points.push_back(cloud1->points[i]);
}
}
}
}
int main() {
PointCloud::Ptr cloud1(new PointCloud);
PointCloud::Ptr cloud2(new PointCloud);
PointCloud::Ptr cloud_diff(new PointCloud);
// 加载点云文件
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1) == -1 ||
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2) == -1) {
PCL_ERROR("Couldn't read file \n");
return -1;
}
double threshold = 0.05; // 设置差异阈值
subtractPointClouds(cloud1, cloud2, cloud_diff, threshold);
cloud_diff->width = cloud_diff->points.size();
cloud_diff->height = 1;
cloud_diff->is_dense = false;
cloud_diff->points.resize(cloud_diff->width * cloud_diff->height);
// 保存结果点云
pcl::io::savePCDFileASCII("cloud_diff.pcd", *cloud_diff);
std::cout << "Resulting point cloud saved to 'cloud_diff.pcd'." << std::endl;
return 0;
}
在这段代码中,函数subtractPointClouds
负责计算两个点云的差异。它将点云cloud1
中的每个点与点云cloud2
进行比较,如果在cloud2
中找不到接近的点(基于设定的阈值),则这个点被认为是两个点云的差异,并被加入到结果点云cloud_diff
中。最后,使用pcl::io::savePCDFileASCII
函数将结果点云保存到PCD文件中。
例子中假设有两个名为cloud1.pcd
和cloud2.pcd
的点云文件。需要根据实际情况调整文件名和路径。此外,代码中的阈值设置(threshold
)可能需要根据你的具体应用进行调整。