C++ 复制PCL点云，同时保留组织或Ransac+；曲面法线计算

我有一个点云

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>);

pcl:：PointCloud:：Ptr cloud（新的pcl:：PointCloud）；

我想复制到

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr finalcloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>);

pcl:：PointCloud:：Ptr finalcloud（新pcl:：PointCloud）；

而基于使用ransac计算的一些内联线进行过滤

std::vector<int> inliers;

std:：向量内联器；

我目前正在做这件事

pcl::copyPointCloud<pcl::PointXYZRGBA>(*cloud, inliers, *finalcloud);

pcl:：copyPointCloud（*云，内联，*finalcloud）；

问题：

因为我想找到这个云的法线，所以我需要维护组织。copyPointCloud函数使新的点云高度为1（请参见的第188行）

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在pcl上执行ransac后，有人能够找到正常值吗？

我认为这个答案太晚了，API可能会从2015年起发生变化。。但我会回答的

正常估计将适用于有组织云和无组织云

无组织云 我正在从中复制代码 在这段代码中，KdTree将用于估计邻居

#包括
#包括
{
pcl:：PointCloud:：Ptr cloud（新的pcl:：PointCloud）；
…读取、传入或创建点云。。。
//创建normal estimation类，并将输入数据集传递给它
pcl：：正态估计；
ne.setInputCloud（云）；
//创建一个空的kdtree表示，并将其传递给normal estimation对象。
//它的内容将基于给定的输入数据集填充到对象内部（因为没有给出其他搜索曲面）。
pcl:：search:：KdTree:：Ptr树（新的pcl:：search:：KdTree（））；
ne.setSearchMethod（树）；
//输出数据集
pcl:：PointCloud:：Ptr cloud_法线（新pcl:：PointCloud）；
//使用半径为3cm的球体中的所有邻居
ne.setRadiusSearch（0.03）；
//计算特征
ne.compute（*云法线）；
//cloud\u normals->points.size（）的大小应与输入cloud->points.size（）的大小相同*
}

有序云 我正在从中复制代码

//加载点云
pcl:：PointCloud:：Ptr cloud（新的pcl:：PointCloud）；
pcl:：io:：loadPCDFile（“桌子、场景、杯子、立体、纹理.pcd”，*云）；
//估计法线
pcl:：PointCloud:：Ptr法线（新pcl:：PointCloud）；
pcl：：积分图像归一化估计；
ne.SetNormal估计方法（ne.AVERAGE\u 3D\u GRADIENT）；
ne.setMaxDepthChangeFactor（0.02f）；
ne.设置NormalSmoothingSize（10.0f）；
ne.setInputCloud（云）；
ne.计算（*法线）；

我不确定，但并非所有程序（用于正常估计）都需要有组织的点云。@Kornel这是我使用的教程，setInputCloud（）函数需要有组织的点云。你确定吗？对有序/无序性质没有任何限制。只有OMP版本需要有组织的云。