PCL滤波--参数化模型投影点云---三维点云投影到二维平面

PCL点云滤波模块，有一种方法叫做参数化模型投影点云滤波，意思就是创建一个参数化模型（可以是平面，球体，椎体等），然后将点云投影到上面，比如说如果投影到平面上，那么就实现了三维降到二维，滤掉了一个维度，也勉强算是滤波吧。
掌握了这种方法感觉一下子掌握了宇宙中最强大的能力之一：降维打击！
以后看哪个模型不顺眼就拍扁它，哈哈哈~
进入正题，虽然感觉牛逼轰轰但是原理很简单，比如我把点云的z方向坐标全都设置为0，那么就实现了向X-Y平面的投影

    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());coefficients->values.resize(4);coefficients->values[0] = 0;coefficients->values[1] = 0;coefficients->values[2] = 1;coefficients->values[3] = 0;

proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);   //创建投影类型，投影到平面上

这里可以设置投影类型，除了平面还可以设置锥体，球体，柱体等（SACMODEL_CYLINDER，SACMODEL_SPHERE,SACMODEL_CYLINDER,SACMODEL_CONE等），参见采样一致性参数化模型添加链接描述
更改了投影模型之后，每个类型的投影参数都不一样，有的是四个参数比如平面和球体，有的是7个参数，比如柱体和锥体。
如果用SACMODEL_CONE，那么可以设置参数如下：

    pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());coefficients->values.resize(7);coefficients->values[0] = 0.3;coefficients->values[1] = 0.3;coefficients->values[2] = 0;coefficients->values[3] = 0;coefficients->values[4] = 0.5;coefficients->values[5] = 0;coefficients->values[6] = 5;

这样我们就成功拍扁了前女友（假装这是前女友）~

用SACMODEL_CONE模型甚至可以拍得不成人样~

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>          //导入ModelCoefficients（模型系数）结构
#include <pcl/filters/project_inliers.h>        //导入ProjectInliers滤波器
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>int main(int argc, char** argv)
{pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_projected(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);if (pcl::io::loadPLYFile("C:\\Users\\fhlhc\\Desktop\\p.ply", *cloud) == -1)return (-1);//输出投影前点云坐标//std::cerr << "Cloud before projection: " << std::endl;//for (std::size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)//    std::cerr << "    " << cloud->points[i].x << " "//    << cloud->points[i].y << " "//    << cloud->points[i].z << std::endl;// 我们使用一个平面模型ax + by + cz + d = 0，其中a,b,c,d分别对应下面四个通道，对值为1的维度进行降维打击，或者换句话说，假如a = b = d = 0，c = 1，则投影到XY平面//或者可以这么理解，画个坐标系把上面方程画出来，假如a = b =1，c = d=0，方程为x=-y,意味着投影在x=-y的平面上。pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());coefficients->values.resize(4);coefficients->values[0] = 0;coefficients->values[1] = 1;coefficients->values[2] = 0;coefficients->values[3] = 0;// Create the filtering objectpcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZRGB> proj;proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);   //创建投影类型，投影到平面上proj.setInputCloud(cloud);proj.setModelCoefficients(coefficients);proj.filter(*cloud_projected);//输出投影后点云坐标//std::cerr << "Cloud after projection: " << std::endl;//for (std::size_t i = 0; i < cloud_projected->points.size(); ++i)//    std::cerr << "    " << cloud_projected->points[i].x << " "//    << cloud_projected->points[i].y << " "//    << cloud_projected->points[i].z << std::endl;//双视口显示boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("test Viewer"));viewer->initCameraParameters();int v1(0), v2(0);//原始点云窗口viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, v1);viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0, v1);viewer->addText("original", 10, 10, "v1 text", v1);viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, "sample cloud1", v1);viewer->addCoordinateSystem(1.0);viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "sample cloud1");//滤波窗口viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, v2);viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0, v2);viewer->addText("cloud_projected", 10, 10, "v2 text", v2);viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud_projected, "sample cloud2", v2);viewer->addCoordinateSystem(1.0);viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "sample cloud2");while (!viewer->wasStopped()){viewer->spinOnce(100);  //刷新boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));}system("pause");return 0;
}

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