PCL库处理梯子点云获取其几何参数

请教一下使用PCL库对一个梯子点云进行处理获取最终梯子的各个几何参数（梯子踏板宽度、长度，相邻两梯子踏板的垂直高度），需要用到PCL库的哪几个功能，大致使用顺序是什么？（梯子点云是使用深度相机获取到的）

若对你有帮助，请采纳谢谢：
滤波功能对点云数据进行降采样，平滑和去噪声。就比如说，你能用VoxelGrid滤波器对点云数据进行降采样，用形态学运算对点云数据进行平滑，用曼哈顿距离对点云数据进行去噪。
分割功能对点云数据进行分割，用来分离出梯子踏板。比如，能使用平面模型分割或分割方向向量相关的分割方法。

几何处理功能是对梯子踏板点云进行处理，来计算梯子的各个几何参数。比如，用点云匹配、PCA分析和几何形状识别算法来计算踏板的宽度、长度和高度。

概括一下，大致顺序就是：滤波->分割->几何处理。

一般要用到滤波、特征估计、表面重构、配准、模型拼合和分割。PCL中处理这种流程的基本接口是：创建处理对象（例如，滤波器，特征估计器，分割）;使用setInputCloud传递输入点云数据集到处理模块；设置一些参数；调用计算（或滤波，分割等）得到输出。

获取梯子点云的几何参数，可以通过以下步骤实现：

过滤点云：首先需要过滤点云，例如使用滤波器删除离群点。

分割点云：接下来可以使用分割算法（例如欧式分割）将梯子踏板和梯子支架分离开来。

计算法向量：对于每个踏板，可以使用PCA或者曲面重构算法计算法向量。

计算长宽高：利用计算出的法向量和边界点，即可计算出踏板的长宽高。

计算垂直高度：计算相邻两个踏板的垂直高度可以通过计算它们的法向量的夹角。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

使用PCL库处理梯子点云获取其几何参数的一般步骤如下：

  1. 读取点云数据：首先使用PCL中的pcl::io::loadPCDFile函数读取梯子点云数据，将其存储到pcl::PointCloudpcl::PointXYZ类型的数据结构中。
  1. 降采样：使用PCL中的滤波模块中的pcl::VoxelGrid进行降采样，以减少点云数据量，并使结果更加平滑。
  1. 点云分割：使用PCL中的分割模块中的pcl::SACSegmentation进行分割，以便提取出梯子踏板，对于梯子踏板可以使用预先设定的垂直面模型（平面模型）进行分割。
  1. 提取轮廓：使用PCL中的提取模块中的pcl::ExtractIndices函数提取梯子踏板的轮廓点云，并计算出踏板的宽度和长度。
  1. 计算高度：使用PCL中的搜索模块中的pcl::KdTreeFLANN搜索算法计算出相邻两个踏板的垂直高度差。

以上是使用PCL库处理梯子点云的一般步骤，每一步都可以使用PCL库中的多种算法进行实现，具体实现方法可以参考PCL官方文档和代码示例。

我想问一下获取梯子几何参数的点云不用在实际世界坐标系下的吧（因为我是使用深度相机拍摄的，像有没有必要进行坐标转换），还有那个根据点云进行处理获取几何参数我还是有点懵，不知道该具体改怎么操作，有没有能再教一下我的，非常感谢！！！