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我有一个木 block 的点云。我找到了那个点云的质心。现在我正在尝试使用点云库查找主要组件和方向。下面是我试过的代码。如果您还不明白,请纠正我。
Eigen::Vector4f centroid;
Eigen::Matrix3f covariance_matrix;
// Extract the eigenvalues and eigenvectors
Eigen::Vector3f eigen_values;
Eigen::Matrix3f eigen_vectors;
pcl::compute3DCentroid(*cloud_filtered,cluster_indices,centroid);
// Compute the 3x3 covariance matrix
pcl::computeCovarianceMatrix (*cloud_filtered, centroid, covariance_matrix);
pcl::eigen33 (covariance_matrix, eigen_vectors, eigen_values);
std::cout << "centroid-x:"<<centroid[0]<<"centroid-y:"<<centroid[1]<<"centroid-z:"<<centroid[2]<<std::endl;
最佳答案
如果需要表示方向的旋转矩阵,我们可以选择物体体积分布最高的轴(归一化第一特征向量——即与最大特征值相关联的特征向量)作为矩阵的第一列.
对于矩阵的第 2 列,选择第二个特征向量,但您必须从中减去它在第一个特征向量上的投影,以便它与第一个特征向量正交。要计算它的投影,您可以使用点积 - 如果特征向量已经归一化,您可以只使用点积来计算要减去的 vector 的长度:所以将两个 vector 点积并将第一个 vector 乘以点积,然后从第一个特征向量中减去结果 vector 。
对于第 3 列,将只剩下一个选择 - 上面计算的两者的叉积。
关于c++ - 如何使用点云库查找点云的主要成分和方向,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28701213/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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关闭。此题需要details or clarity 。目前不接受答案。 想要改进这个问题吗?通过 editing this post 添加详细信息并澄清问题. 已关闭 7 年前。 此帖子已于 8 个月
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