領域成長セグメンテーションPCL

#include <iostreamの> 
する#include <ベクトル> 
の#include <PCL / point_types.h> 
の#include <PCL / IO / pcd_io.h> 
の#include <PCL /検索/ search.h> 
の#include <PCL /検索/ kdtree。 H> 
の#include <PCL /可視/ cloud_viewer.h> 
の#include <PCL /フィルタ/ passthrough.h> 
の#include <PCL /分割/ region_growing_rgb.h> 
の#include <PCL /コンソール/ PRINT.H> 
する#include <PCL /console/parse.h> 
の#include <PCL /コンソール/ TIME.H> 
の#include <PCL /特長/ normal_3d.h>
 使用して 名前空間のPCL ::コンソールを。
int型
のmain（int型argc、char型 ** ARGV）
{

    // もし（ARGC <2）
     // {
     //     はstd :: COUT <<」0 -dt 10 -nc 10 -Fc 0 .EXE xx.pcd -b_n 0 -kn 50 -st_n 30 -ct_n 0.05 -bc - CT 6 -rt 5 -mt 600" <<てendl;

    //     戻り値0。
    // } 
    のtime_t開始、終了、差分[ 5 ]オプション。
    開始 =時間（0 ）。
    BOOL Bool_Cuting = falseを、B_N = 偽;
    INT MinClusterSize = 600、KN_normal = 50 。
    フロート far_cuting = 10、near_cuting = 0、DistanceThreshold = 10.0、ColorThreshold = 6、RegionColorThreshold = 5、SmoothnessThreshold = 30.0、CurvatureThreshold = 0.05 。

    parse_argument（ARGC、ARGV、" -b_n "、B_N）;                  // 補助正常情報分割使用するかどうか 
    parse_argument（ARGC、ARGV、" -kn "、KN_normalを）;             // 検索 
    parse_argument（ARGC、ARGV、「-st_n "SmoothnessThreshold）; // ドットは通常角しきい値との照合場合 
    parse_argument（ARGC、ARGV、" -ct_n "CurvatureThreshold）; // ドット照合曲率しきい値

    parse_argument（ARGC、ARGV、" -bc "）、Bool_Cuting;           // フィルタリング処理の範囲か
    parse_argument（ARGC、ARGV、" -fc "、far_cuting）;            // フィルタ上限 
    parse_argument（ARGC、ARGV、" -NC "、near_cuting）;           // フィルタ下限

    parse_argument（ARGC、ARGV、" -dt "、DistanceThreshold ）;     // ユークリッド距離閾値ドット照合 
    parse_argument（ARGC、ARGV、" -ct "、ColorThreshold）;        // カラードット閾値照合 
    parse_argument（ARGC、ARGV、" -rt "、RegionColorThreshold） ; // 場合に合成されたカラークラスタリング閾値
    parse_argument（ARGC、ARGV、「-mt 」、MinClusterSize）;        // 含ま許容最小クラスタ内の点の数は、隣接クラスタにクラスタの価値よりも小さいです

    // 延期ステップ負荷点群 
    PCL :: PointCloud <PCL :: PointXYZRGB> :: Ptrがクラウド（新しい PCL :: PointCloud <PCL :: PointXYZRGB> ）;
    もし（PCL :: IO :: loadPCDFile <PCL :: PointXYZRGB>（" region_growing_rgb_tutorial.pcd "、*クラウド）== - 1 ）
    {
        std :: coutの << " クラウドが読んで失敗しました。" << はstd ::てendl;
        リターン（ - 1 ）。
    }
    エンド =時間（0 ）;
    差分[ 0 ] = difftime（終了、開始）。
    PCL_INFO（" \ローディングPCDファイル（秒）かかりた：％d \ n "、差分[ 0 ]）。
    PCL ::検索::検索 <PCL :: PointXYZRGB> ::のPTRツリー=ブースト:: shared_ptrの<PCL ::検索::検索<PCL :: PointXYZRGB>>（ 新 PCL ::検索:: KdTree <PCL :: PointXYZRGB> ）;

    // Noraml推定ステップ（1つのパラメータ） 
    PCL ::検索::検索<PCL :: PointXYZRGB> :: Ptrがtree1という=ブースト:: shared_ptrの<PCL ::検索::検索<PCL :: PointXYZRGB>>（ 新 PCL： ：検索:: KdTree <PCL :: PointXYZRGB> ）;
    PCL :: PointCloud <PCL ::ノーマル> :: Ptrが法線（新しい PCL :: PointCloud <PCL ::ノーマル> ）;
    PCL :: NormalEstimation <PCL :: PointXYZRGB、PCL ::ノーマル> normal_estimator。
    normal_estimator.setSearchMethod（木）。
    normal_estimator.setInputCloud（雲）。
    normal_estimator.setKSearch（KN_normal）。
    normal_estimator.compute（ * 法線）。
    エンド =時間（0 ）;
    差分[ 1 ] = difftime（終了、開始） -デフ[ 0 ]。
    PCL_INFOは（" \見積りノーマル（秒）をとります：％D \ N- "、デフ[ 1。]）;
     // オプションのステップ：クラッタは、カメラから離れて離れすぎてSCENEを切断 
    PCL IndicesPtr ::指数（新新 STD ::ベクトルを< INT > ）;
     のiF（Bool_Cuting）// データはz軸のクリッピング範囲で処理されるかどうか
    {

        PCL ::パススルー <PCL :: PointXYZRGB> 渡します。
        pass.setInputCloud（雲）。
        pass.setFilterFieldName（" Z " ）。
        pass.setFilterLimits（far_cuting、near_cuting）。
        pass.filter（ * 指数）。
    }
    // リージョンRGB成長 
    PCL RegionGrowingRGB :: <PCL :: PointXYZRGB> REGを;   //はPointXYZRGB型領域成長セグメント化されたオブジェクト作成 
    reg.setInputCloud（クラウド）;                     // 設定された入力ポイントクラウド
    IF（Bool_Cuting）reg.setIndices（指標） ;       //は、入力点群のインデックス設定 
    reg.setSearchMethod（ツリー）;                    // セットポイントクラウド検索機構 
    reg.setDistanceThreshold（DistanceThresholdを）; // セット距離閾値は、2つの隣接点かどうかを決定するために使用される 
    reg.setPointColorThreshold （ColorThreshold）;   // セット二色閾値、2点が同じカテゴリに属するかどうかを決定するため 
    reg.setRegionColorThreshold（RegionColorThreshold）; // セット2つの閾値領域の色領域、二つのクラスタは、領域をマージするかどうかを決定するため
    reg.setMinClusterSize（MinClusterSize）;        // 点600のクラスターの最小数を設定
    IF （B_N）を
    {
        reg.setSmoothModeFlag（真の）;
        reg.setCurvatureTestFlag（真の）;

        reg.setInputNormals（法線）。
        reg.setSmoothnessThreshold（SmoothnessThreshold / 180.0 * M_PI）。
        reg.setCurvatureThreshold（CurvatureThreshold）。
    }
    std ::ベクトル <PCL :: PointIndices> クラスタ。
    reg.extract（クラスター）
    エンド =時間（0 ）;
    差分[ 2 ] = difftime（終了、開始） -デフ[ 0 ] -差分[ 1 ]。
    PCL_INFO（" 成長\ RGB領域は（秒）かかりた：％d \ n "、差分[ 2 ]）。

    PCL :: PointCloud <PCL :: PointXYZRGB> ::のPtr colored_cloud = reg.getColoredCloud（）。
    可視化ビューア:: :: CloudViewer PCL（「ベース領域成長アルゴリズムカラーセグメンテーション・ポイント・クラウド」）;
    viewer.showCloud（colored_cloud）。
    しばらく（！viewer.wasStopped（））
    {
        ブースト:: this_thread ::スリープ（ブースト:: posix_time ::マイクロ秒（100 ））;
    }

    リターン（0 ）。
}
領域成長セグメンテーションPCL

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