在点云库（PCL）的超体素聚类过程中保留自定义字段

我是PCL（点云库）的新手，我试图在自定义数据集上实现supervoxel_clustering（this link）。我的点云数据集具有以下字段：X Y Z R G B L1 L2其中R，G，B是0-255和L1和L2之间integer值是 integer标签。在点云库（PCL）的超体素聚类过程中保留自定义字段

应用supervoxel后，我保存点云与其标签：

/// save the labeled cloud 
PointLCloudT::Ptr labeled_cloud = super.getLabeledCloud(); 
pcl::io::savePCDFileASCII("/path/labeled_cloud.pcd", *labeled_cloud);

我的问题是：如何将我的标签和颜色从原来的点在这个过程中云转移。我尝试定义自己的点类型，如：X Y Z R G B L1 L2 L3，但点类型的教程，这不是微不足道的。一个虚拟解决方案我想到的是，使用KD-tree和转移标签从 supervoxel结果原来的点，但我仍然需要与PCL所有自定义字段来阅读我的原始分。

任何人都可以帮助我吗？

感谢，布鲁斯

来源

2017-10-16 Bruce

我明白你已经定义的L1和L2场点的类型。

该点从相同的顺序supervoxel_clustering出来，因为他们投入和getLabeledCloud（）方法返回所有的原始点。最简单的解决方案是用L1，L2和L3字段定义点云，并将原始点云复制到该类型，然后遍历云并从label_cloud复制标签。

像

pcl::PointCloud<your_custom_point_type_with_L1_L2_L3> combined_cloud; 
pcl::copyPointCloud(original_cloud, combined_cloud); 

for (int i = 0; i < labeled_cloud->point.size(); i++){ 
    combined_cloud[i].label3 = labeled_cloud[i].label; 
}

来源

2017-10-19 13:49:40 Rooscannon

谢谢您的回答。我正在考虑这个解决方案，它很容易但不安全。因为如果在supervoxle过程中，原始点中的一个点将被删除，或者会存在NaN值，或者出于任何其他原因，订单改变，那么仅仅复制标签就会弄得乱七八糟。 – Bruce

但它过滤nan值吗？我认为它没有。如果你看看在你的榜样的milk_cartoon_all_small_clorox.pcd点云好像还楠（XYZ是南，色值存在）点，但在getLabeledCloud（）方法返回完全相同的分额和那些确实有XYZ数据是比赛。 – Rooscannon

添加的std :: COUT << cloud->点[0] << “\ n” 个<< cloud->点[1] << “\ n” 个; 在示例代码，它会打印出（男，南，南 - 18,23,9,0）（南，南，南 - 18,21,11,0）您是否执行删除点？ – Rooscannon

在点云库（PCL）的超体素聚类过程中保留自定义字段

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