PCL点云去背景(相减)的方法

官网的教程中有一个octree的例子，可以实现这个功能
https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/octree_change.html#octree-change-detection

例子中能检测出点云B在点云A上增加的点，但不能检测出减少的点，如果A为背景，B为包含背景和其他物体的点云，那么可以实现在B中去背景的作用，下面的代码对官网的代码做了简单的修改，B的前100个点和A近似相同，后面的是新加的不同的点，结果后面的点都检测出来了。当然前提条件是两个点云坐标系相同，否则需要先做配准。，在配准的时候也可以直接求交集，见本文最后。

// modified from the code in https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/octree_change.html#octree-change-detection
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/octree/octree_pointcloud_changedetector.h>#include <iostream>
#include <vector>
#include <ctime>int
main (int argc, char** argv)
{srand ((unsigned int) time (NULL));// Octree resolution - side length of octree voxelsfloat resolution = 32.0f;// Instantiate octree-based point cloud change detection classpcl::octree::OctreePointCloudChangeDetector<pcl::PointXYZ> octree (resolution);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudA (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> );// Generate pointcloud data for cloudAcloudA->width = 100;cloudA->height = 1;cloudA->points.resize (cloudA->width * cloudA->height);for (std::size_t i = 0; i < cloudA->size (); ++i){(*cloudA)[i].x = i;(*cloudA)[i].y = i;(*cloudA)[i].z = i;}// Add points from cloudA to octreeoctree.setInputCloud (cloudA);octree.addPointsFromInputCloud ();// Switch octree buffers: This resets octree but keeps previous tree structure in memory.octree.switchBuffers ();pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudB (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> );// Generate pointcloud data for cloudB cloudB->width = 128;cloudB->height = 1;cloudB->points.resize (cloudB->width * cloudB->height);for (std::size_t i = 0; i < cloudB->size (); ++i){if(i < 100){(*cloudA)[i].x = i + 0.1;(*cloudA)[i].y = i - 0.1;(*cloudA)[i].z = i + 0.1;} else{(*cloudB)[i].x = 150 + 64.0f * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);(*cloudB)[i].y = 64.0f * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);(*cloudB)[i].z = 64.0f * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);}}// Add points from cloudB to octreeoctree.setInputCloud (cloudB);octree.addPointsFromInputCloud ();std::vector<int> newPointIdxVector;// Get vector of point indices from octree voxels which did not exist in previous bufferoctree.getPointIndicesFromNewVoxels (newPointIdxVector);// Output pointsstd::cout << "Output from getPointIndicesFromNewVoxels:" << std::endl;for (std::size_t i = 0; i < newPointIdxVector.size (); ++i)std::cout << i << "# Index:" << newPointIdxVector[i]<< "  Point:" << (*cloudB)[newPointIdxVector[i]].x << " "<< (*cloudB)[newPointIdxVector[i]].y << " "<< (*cloudB)[newPointIdxVector[i]].z << std::endl;}

除了这个方法之外，还有别的方法，pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>的determineReciprocalCorrespondences方法的结果的.at(1).index_query和。at(1).index_match可以分别对应源目的，这样可以找到交集，在配准的时候直接完成了。

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