PCL 计算FPFH并可视化

算法原理

参考链接
PCL 点云特征描述与提取
PFH和FPFH的算法原理

代码实现

#include<iostream>
#include<vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>//点云文件pcd 读写
#include <pcl/features/normal_3d.h>//法线特征
#include <pcl/visualization/histogram_visualizer.h> //直方图的可视化
#include <pcl/visualization/pcl_plotter.h>// 直方图的可视化 方法2

using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{

	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	//======【1】 读取点云文件　填充点云对象======
	pcl::PCDReader reader;
	reader.read("mesh.pcd", *cloud_ptr);

	// =====【2】计算法线========创建法线估计类====================================
	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);//设置近邻搜索算法
	// 输出点云 带有法线描述
	pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
	pcl::PointCloud<pcl::Normal>& cloud_normals = *cloud_normals_ptr;
	// Use all neighbors in a sphere of radius 3cm
	ne.setRadiusSearch(0.03);//半价内搜索临近点 3cm
	// 计算表面法线特征
	ne.compute(cloud_normals);


	//=======【3】创建FPFH估计对象fpfh, 并将输入点云数据集cloud和法线normals传递给它=================
	pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh;
	//pcl::FPFHEstimationOMP<pcl::PointXYZ,pcl::Normal,pcl::FPFHSignature33> fpfh;//多核加速
	fpfh.setInputCloud(cloud_ptr);
	fpfh.setInputNormals(cloud_normals_ptr);
	pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
	fpfh.setSearchMethod(tree2);//设置近邻搜索算法
	//输出数据集
	pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfh_fe_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>());//fphf特征
	//使用半径在5厘米范围内的所有邻元素。
	//注意：此处使用的半径必须要大于估计表面法线时使用的半径!!!
	fpfh.setRadiusSearch(0.05);
	//计算pfh特征值
	fpfh.compute(*fpfh_fe_ptr);


	cout << "phf feature size : " << fpfh_fe_ptr->points.size() << endl;
	// 应该与input cloud->points.size ()有相同的大小，即每个点都有一个pfh特征向量


	// ========直方图可视化=============================
	
	//定义绘图器
	pcl::visualization::PCLPlotter *plotter = new pcl::visualization::PCLPlotter("My Plotter");
	//设置特性
	plotter->setTitle("FPFH");
	plotter->setShowLegend(true);
	cout << pcl::getFieldsList<pcl::FPFHSignature33>(*fpfh_fe_ptr);
	plotter->addFeatureHistogram<pcl::FPFHSignature33>(*fpfh_fe_ptr, "fpfh", 5, "one_fpfh");/*第2个参数为点云类型的field name
	该参数可通过getFieldsList()返回，并且只限定于注册过的点云类型*/
	plotter->setWindowSize(800, 600);
	plotter->spinOnce(30000000);
	plotter->clearPlots();
	//方法2
	// pcl::visualization::PCLPlotter plotter;
	//plotter.addFeatureHistogram(*fpfh_fe_ptr, 300); //设置的很坐标长度，该值越大，则显示的越细致
	//plotter.plot();

	return 0;
}

实验结果

更多可视化

请参考《点云库PCL从入门到精通》P129 PCLPlotter