PCL :实现框选点云并保存（附完整源码）
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该博文介绍了如何使用PCL（Point Cloud Library）库实现对三维点云数据的框选操作及保存功能。具体步骤包括：通过C++代码创建一个PCL可视化对象，在可视化窗口中用鼠标对目标区域进行框选，并将选中的点云数据保存为PCD格式文件（selected_cloud.pcd）。该教程为开发者提供了基于实时三维数据处理的具体实现方法，并附上了完整代码示例及运行说明[1]。
[1] 博文链接：
PCL :实现框选点云并保存
以下是一个使用PCL库实现框选点云并保存的示例代码：
cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr selected_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
void boxSelectionCallback(const pcl::visualization::AreaPickingEvent& event, void* viewer_void)
{
if (event.getPointsIndices(selected_cloud->indices)) {
std::cout << "Selected " << selected_cloud->indices.size() << " points." << std::endl;
}
}
int main(int argc, char** argv)
{
// 创建可视化对象
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Box Selection");
// 生成一个随机点云用于显示
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cloud->width = 100;
cloud->height = 1;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) {
cloud->points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
cloud->points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
cloud->points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
}
// 添加点云到可视化对象中
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "cloud");
// 注册框选回调函数
viewer.registerAreaPickingCallback(boxSelectionCallback, static_cast<void*>(&viewer));
// 主循环
while (!viewer.wasStopped()) {
viewer.spinOnce();
// 如果有选中的点云，则保存选中区域的点云到文件
if (!selected_cloud->empty()) {
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_selected(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud);
extract.setIndices(selected_cloud);
extract.filter(*cloud_selected);
pcl::io::savePCDFileASCII("selected_cloud.pcd", *cloud_selected);
std::cout << "Selected cloud saved to selected_cloud.pcd" << std::endl;
selected_cloud->clear();
}
}
return 0;
}
AI助手该代码通过生成一个PCL可视化的对象来实现数据展示功能，并输出了一个随机点云作为分析基础。
在数据展示界面中使用鼠标框选点云是一种交互式操作方式，在完成选择后即可将提取的点集保存至指定文件（selected_cloud.pcd）。
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