點云分割是根據空間，幾何和紋理等特征對點云進行劃分，使得同一劃分內的點云擁有相似的特征，點云的有效分割往往是許多應用的前提，例如逆向工作，CAD領域對零件的不同掃描表面進行分割，然后才能更好的進行空洞修復曲面重建，特征描述和提取，進而進行基于3D內容的檢索，組合重用等。

 

案例分析

用一組點云數據做簡單的平面的分割：

planar_segmentation.cpp

#include <iostream>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>   //隨機參數估計方法頭文件
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>   //模型定義頭文件
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>   //基于采樣一致性分割的類的頭文件intmain (int argc, char** argv)
{pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// 填充點云cloud->width  = 15;cloud->height = 1;cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height);// 生成數據，采用隨機數填充點云的x,y坐標，都處于z為1的平面上for (size_

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PCL点云分割（1）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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