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_// 加载bun0.pcd文件_**\n\n **pcl ::fromROSMsg (cloud_blob, *cloud); _//* 数据最终存储在cloud中_**\n\n由于例子中用到的pcd文件只有XYZ坐标，所以我们把它加载到对象PointCloud< PointXYZ>中，上面代码打开pcd文件，并将点云存储到cloud指针对象中。\n\n **pcl ::NormalEstimation n; _// 法线估计对象_**\n\n **pcl ::PointCloud::Ptr normals (new pcl::PointCloud); _// 存储估计的法线_**\n\n **pcl ::search::KdTree::Ptr tree (new pcl::search::KdTree); _// 定义kd树指针_**\n\n **tree ->setInputCloud (cloud); _// 用cloud构建tree对象_**\n\n **n.setInputCloud (cloud); _// 为法线估计对象设置输入点云_**\n\n **n.setSearchMethod (tree); _// 设置搜索方法_**\n\n **n.setKSearch ( 20); _// 设置k搜索的k值为20_**\n\n **n.compute ( *normals); _// 估计法线存储结果到normals中_**\n\n由于本例中使用的三角化算法输入必须为有向点云，所以需要使用PCL中的法线估计方法预先估计出数据中每个点的法线，上面的代码就完成该预处理。\n\n **pcl ::PointCloud::Ptr cloud_with_normals (newpcl::PointCloud);**\n\n **pcl ::concatenateFields (*cloud, *normals, *cloud_with_normals); _// 连接字段，cloud_with_normals存储有向点云_**\n\n由于XYZ坐标字段和法线字段需要在相同PointCloud对象中，所以创建一个新的PointNormal类型的点云来存储坐标字段和法线连接后的点云。\n\n **pcl ::search::KdTree::Ptr tree2 (newpcl::search::KdTree);**\n\n ** _// 定义搜索树对象_**\n\n **tree2 ->setInputCloud (cloud_with_normals); _// 利用点云构建搜索树_**\n\n **pcl ::GreedyProjectionTriangulation gp3; _// 定义三角化对象_**\n\n **pcl ::PolygonMesh triangles; _// 存储最终三角化的网格模型_**\n\n以上代码是对三角化对象相关变量进行定义。\n\n **gp3.setSearchRadius ( 0.025); _// 设置连接点之间的最大距离（即为三角形最大边长）为0.025_**\n\n ** _// 设置各参数特征值，详见本小节前部分对参数设置的描述_**\n\n **gp3.setMu ( 2.5); _// 设置被样本点搜索其邻近点的最远距离为2.5，为了适应点云密度的变化_**\n\n **gp3.setMaximumNearestNeighbors ( 100); _// 设置样本点可搜索的邻域个数为100_**\n\n **gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI /4); _// 设置某点法线方向偏离样本点法线方向的最大角度为45度_**\n\n **gp3.setMinimumAngle(M_PI /18); _// 设置三角化后得到三角形内角最小角度为10度_**\n\n **gp3.setMaximumAngle( 2*M_PI/3); _// 设置三角化后得到三角形内角最大角度为120度_**\n\n **gp3.setNormalConsistency( false); _// 设置该参数保证法线朝向一致_**\n\n **gp3.setInputCloud (cloud_with_normals); _// 设置输入点云为有向点云cloud_with_normals_**\n\n **gp3.setSearchMethod (tree2); _// 设置搜索方式为tree2_**\n\n **gp3.reconstruct (triangles); _// 重建提取三角化_**\n\n以上代码设置参数特征值和实际三角化的过程。\n\n ** _// 附加顶点信息_**\n\n **std ::vector<int> parts = gp3.getPartIDs();**\n\n **std ::vector<int> states = gp3.getPointStates();**\n\n对每个点来说，ID字段中中含有连接组件和该点本身的“状态”(例如 gp3.FREE, gp3.BOUNDARY或gp3.COMPLETED)可以被检索到。\n\n### 编译并运行该程序\n\n利用光盘提供的CMakeLists.txt文件，在cmake中建立工程文件，并生成相应的可执行文件。生成执行文件后，就可以运行了，在cmd中键入命令：\n\n **... >greedy_projection.exe**\n\n运行之后在三维可视化窗口可看到三角化重建后的曲面模型，如图2所示，对比重建前的点云与重建后的曲面模型，由于点云中有离群点所以重建结果在空间也有三角化的碎片，其他的部分重建效果一般，与点云本身密度和平滑程度有关，读者可以自行试验不同的处理后的点云，观察重建效果。\n\n### 保存并观察结果\n\n存储成VTK文件，可以作为网格模型做后续处理。\n\n **#include**\n\n **...**\n\n **saveVTKFile ( \"mesh.vtk\", triangles);**\n\n![](assets/20130102_220858.png)\n\n图1 贪婪三角化之前点云\n\n![](assets/20130102_220949.png)\n\n图2 贪婪三角化之后曲面模型\n\n敬请关注PCL（Point Cloud Learning）中国更多的点云库PCL（Point Cloud Library）相关官方教程。\n\n2019 CSDN 皮肤主题: 大白 设计师: CSDN官方博客\n"
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