pcl::SampleConsensusModelLine

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/sample_consensus/ransac.h>
#include <pcl/sample_consensus/sac_model_line.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>using namespace std;//------------------------------- 加载点云 -------------------------------
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (pcl::io::loadPCDFile("straightLine.pcd", *cloud) < 0)
{PCL_ERROR("\a点云文件不存在！\n");system("pause");return -1;
}
cout << "->加载点云个数：" << cloud->points.size() << endl;
//========================================================================//----------------------------- 空间直线拟合 -----------------------------
pcl::SampleConsensusModelLine<pcl::PointXYZ>::Ptr model_line(new pcl::SampleConsensusModelLine<pcl::PointXYZ>(cloud));  //指定拟合点云与几何模型
pcl::RandomSampleConsensus<pcl::PointXYZ> ransac(model_line); //创建随机采样一致性对象
ransac.setDistanceThreshold(0.01);  //内点到模型的最大距离
ransac.setMaxIterations(1000);      //最大迭代次数
ransac.computeModel();              //执行RANSAC空间直线拟合vector<int> inliers;              //存储内点索引的向量
ransac.getInliers(inliers);         //提取内点对应的索引/// 根据索引提取内点
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_line(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::copyPointCloud<pcl::PointXYZ>(*cloud, inliers, *cloud_line);/// 模型参数
Eigen::VectorXf coefficient;
ransac.getModelCoefficients(coefficient);
cout << "直线点向式方程为：\n"<< "   (x - " << coefficient[0] << ") / " << coefficient[3]<< " = (y - " << coefficient[1] << ") / " << coefficient[4]<< " = (z - " << coefficient[2] << ") / " << coefficient[5];
//========================================================================

pcl::SACSegmentation

 1#include <iostream>2#include <pcl/ModelCoefficients.h>3#include <pcl/io/pcd_io.h>4#include <pcl/point_types.h>5#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>6#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>7#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>89int
10 main ()
11{12  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
13
14  // Fill in the cloud data
15  cloud->width  = 15;
16  cloud->height = 1;
17  cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height);
18
19  // Generate the data
20  for (auto& point: *cloud)
21  {22    point.x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
23    point.y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
24    point.z = 1.0;
25  }
26
27  // Set a few outliers
28  (*cloud)[0].z = 2.0;
29  (*cloud)[3].z = -2.0;
30  (*cloud)[6].z = 4.0;
31
32  std::cerr << "Point cloud data: " << cloud->size () << " points" << std::endl;
33  for (const auto& point: *cloud)
34    std::cerr << "    " << point.x << " "
35                        << point.y << " "
36                        << point.z << std::endl;
37
38  pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients);
39  pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices);
40  // Create the segmentation object
41  pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
42  // Optional
43  seg.setOptimizeCoefficients (true);
44  // Mandatory
45  seg.setModelType (pcl::SACMODEL_LINE);
46  seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
47  seg.setDistanceThreshold (0.01);
48
49  seg.setInputCloud (cloud);
50  seg.segment (*inliers, *coefficients);
51
52  if (inliers->indices.size () == 0)
53  {54    PCL_ERROR ("Could not estimate a line model for the given dataset.\n");
55    return (-1);
56  }
57
58 return (0);
59}

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