PCL点云处理：建筑物立面和平面分割提取

PCL点云处理：建筑物立面和平面分割提取

在计算机视觉和机器人领域，点云是由三维空间中的离散点组成的数据集。它们常用于对物体和场景进行建模和分析。本文将介绍如何使用PCL（Point Cloud Library）库来进行建筑物的点云立面和平面分割提取。

首先，我们需要安装PCL库并导入相关的模块。以下是Python代码示例：

import pcl

# 创建点云对象
cloud = pcl.PointCloud()

# 从文件加载点云数据
cloud.from_file("input_cloud.pcd")

接下来，我们使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法来估计平面模型并分割点云。这里我们使用pcl.SACSegmentation类。以下是示例代码：

seg