PCL之计算点云质心---pcl::compute3DCentroid()

质心计算公式

质心指的是质量的中心，认为是物体质量集中于此点的假想点。
通常物体质心坐标 $P_{c}$ 计算公式如下：

$P_{c}=\frac{1}{M}\sum_{n}^{i=0}m_{i}r_{i}$

其中， $r_{i}=(x_{i}, y_{i}, z_{i}), i=1,2, ..., n$ 为各质点的坐标， $m_{i}$ 为质点对应的质量。

PCL函数原理

计算点云质心时，令上述公式中的 $m_{i}=1$ 即可，则点云质心坐标计算公式如下：
$P_{c}=\frac{1}{n}(\sum_{i=0}^{n}x_{i}, \sum_{i=0}^{n}y_{i}, \sum_{i=0}^{n}z_{i})$

PLC函数实现

Eigen::Vector4f centroid;  //质心
pcl::compute3DCentroid(*cloud_smoothed,centroid); // 计算质心

该函数的原理即是使用上述公式计算点云质心坐标，接下来通过代码进行验证。

代码实现

#include <iostream>
#include <Eigen/Core>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>using namespace std;
typedef pcl::PointXYZ PointT;int main(int argc, char **argv)
{// 导入点云pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<PointT>);// 点云文件地址：https://github.com/PointCloudLibrary/data/blob/master/tutorials/table_scene_lms400.pcdif (pcl::io::loadPCDFile(" table_scene_lms400.pcd", *cloud) == -1) { // 读取.pcd文件cerr << "can't read file table_scene_lms400.pcd" << endl;return -1;}// PCL函数计算质心Eigen::Vector4f centroid;                 // 质心pcl::compute3DCentroid(*cloud, centroid);  // 齐次坐标，（c0,c1,c2,1）// 按公式计算质心PointT p_c;p_c.x = 0; p_c.y = 0; p_c.z = 0;for (auto p : cloud->points) {p_c.x += p.x;p_c.y += p.y;p_c.z += p.z;}p_c.x /= cloud->points.size();p_c.y /= cloud->points.size();p_c.z /= cloud->points.size();// 结果对比cout << "pcl计算点云质心结果：" << centroid << endl;cout << "按照公式计算点云质心结果：" << p_c<< endl;// 可视化pcl::visualization::PCLVisualizer viewer;viewer.addPointCloud(cloud);viewer.addCoordinateSystem();// 质心坐标PointT center;center.x = centroid(0);center.y = centroid(1);center.z = centroid(2);viewer.addSphere(center, 0.03, 1, 0, 0, "sphere",0);while (!viewer.wasStopped()){viewer.spinOnce(100);}return 0;
}

结果

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