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我正在尝试使用 RANSAC 从点云中获取地平面。我对点云进行下采样并执行 RANSAC。整个计算耗时 0.57 秒。无论如何，这个计算时间可以减少吗？

添加 200 个立方体需要 2 秒更新图形。有我的代码。有没有高效的绘图方法？

我正在尝试从地平面点云中提取特征（顶点和道路边缘）。我有从 RANSAC 估计的地平面点云来自街道的道路和越野点。我需要检测道路。所以我需要道路的边缘。这就是我所说的“边缘”

有人可以建议一种从点云中提取此信息的方法吗？

我正在尝试使用 RANSAC 来拟合多个球体和平面，并将它们从点云中分割出来，因此只剩下球体。

我总是尝试随机数，这些随机数适用于球体，但根本不适用于平面。我无法想象“一个点必须离模型多远才能算作内点”是什么意思。这是否意味着 RANSAC 使用我给定的阈值创建的模型适合在该距离阈值内拟合创建模型的点？那怎么允许

我还在某处读到阈值越小，系数越精确，但是当我的阈值稍微高一点（比如说 0.001 到 0.02）时，RANSAC 就再也找不到任何球体了。有人可以帮我更好地理解这个参数吗？

我有一个来自点云的 xyz 坐标的 pcd 文件。

现在我有另一个 cpp 文件，我在终端上打印 xyz 坐标。（这只是坐标而不是点云）我想将其存储在另一个文件中，以便与 pcd 文件进行比较。我该怎么做？

执行此代码时，我得到标题中提到的错误，我不知道如何解决这个问题。这是在从 pcl 1.8.1 升级到 pcl 1.12 之后，在升级之前一切都很好。我对 pcl 和 c++ 还很陌生，不知道该怎么做。有人可以帮忙吗？

我有两个想要匹配的大点云（200m*200m）。对于这些点云的原点是 (0, 0)，它仅在一侧延伸（即，点云的最小和最大点看起来像 [0, 0, 0] 和 [200, 200, 0]）。

每当我尝试匹配这些点云时，配准方法在原点附近为我提供了非常好的结果，直到距离中心 40-50m，然后我可以看到轻微的错位，当我靠近最远的点时，会出现匹配错误为 0.8-1m。所以我想要做的是，考虑到两个点云之间的转换非常少（在 2m 移位内），将点云切割成瓦片（一部分一部分，可能是大小 40*40 的一部分）并执行局部匹配并再次将它们缝合在一起。

为此，我必须将图块移动到中心并在那里执行匹配并对齐这些点云并将其放回原处。但是问题似乎很简单，但是当我实施它时会变得更加困难，并且不会产生更好的结果。

在远离点云原点的地方执行这种局部匹配是什么理想？

我有这个代码使用 PCL 库（1.12.0），它抛出了标题中提到的错误。我不知道为什么，我是 C++ 新手，谷歌搜索错误有助于理解它，但我不知道这个错误发生在哪个上下文中。关闭 CloudViewer（意味着退出 while 循环）后，我收到此错误。有人可以帮我解决这个问题吗？

我正在尝试执行区域增长，因为它已在PCL 教程中解释为有组织的点云的输入。我应用了教程中解释的基本相同的代码。

问题是点的正常计算时间非常长，无法使用。对于每一帧，大约需要 500-600 毫秒。

对我来说奇怪的是，当我更改邻居的数量以搜索点的法线 ( normal_estimator.setKSearch (50);) 时，我得到相同的计算时间（我尝试了 1、9 和 50 作为邻居的数量）。

输入 pcl 以 25 Hz 刷新。输入点云的高度 = 32，宽度 = 256。

PC：i7-6820HQ @2.70GHz，16,0 Go。

如果您知道如何提高其性能，我将不胜感激。

非常感谢，

您好，我是 C++ 新手，使用 PCL 和 OpenCV 制作项目。

1. 通过将点云库与点云数据一起使用，我如何获得对象的尺寸。(PCL)
2. 在对象尺寸和对象的必要几何形状之后，我如何将对象投影到图像中。（OpenCV）任何建议将不胜感激。先谢谢你...