【JS】node.js压缩文件的方式

目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 点云边界提取

2.1.2 可视化点云与边界

2.2完整代码

三、实现效果

PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：

PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.1.1 点云边界提取

该函数使用 pcl::ConcaveHull 进行点云边界提取，alpha 参数控制边界形状。

void extractBoundary(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr boundary, float alpha)
{
    // 创建 ConcaveHull 对象
    pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> concave_hull;

    // 设置输入点云
    concave_hull.setInputCloud(cloud);

    // 设置 alpha 参数（控制边界形状）
    concave_hull.setAlpha(alpha);

    // 生成边界并存储到 boundary 点云中
    concave_hull.reconstruct(*boundary);
}

2.1.2 可视化点云与边界

该函数负责将原始点云和提取的边界点进行可视化展示，原始点云显示为红色，边界点显示为绿色。

void visualizeBoundary(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr boundary)
{
    // 创建可视化对象
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Boundary Viewer"));
    int vp1, vp2;

    // 创建视口 1，显示原始点云
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp1);
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp1);  // 设置背景为白色
    viewer->addText("Original Point Cloud", 10, 10, "vp1_text", vp1);

    // 原始点云设置为红色
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 255, 0, 0);
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp1);

    // 创建视口 2，显示边界
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp2);
    viewer->setBackgroundColor(0.98, 0.98, 0.98, vp2);  // 设置背景为灰色
    viewer->addText("Boundary", 10, 10, "vp2_text", vp2);

    // 边界点设置为绿色
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> boundary_color_handler(boundary, 0, 255, 0);
    viewer->addPointCloud(boundary, boundary_color_handler, "boundary_cloud", vp2);

    // 开始可视化显示
    viewer->spin();
}

2.2完整代码

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/surface/concave_hull.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>

// 提取边界点
void extractBoundary(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr boundary, float alpha)
{
    // 创建 ConcaveHull 对象
    pcl::ConcaveHull<pcl::PointXYZ> concave_hull;

    // 设置输入点云
    concave_hull.setInputCloud(cloud);

    // 设置 alpha 参数（控制边界形状）
    concave_hull.setAlpha(alpha);

    // 生成边界并存储到 boundary 点云中
    concave_hull.reconstruct(*boundary);
}

// 可视化点云与边界
void visualizeBoundary(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr boundary)
{
    // 创建可视化对象
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Boundary Viewer"));
    int vp1, vp2;

    // 创建视口 1，显示原始点云
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, vp1);
    viewer->setBackgroundColor(1.0, 1.0, 1.0, vp1);  // 设置背景为白色
    viewer->addText("Original Point Cloud", 10, 10, "vp1_text", vp1);

    // 原始点云设置为红色
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 255, 0, 0);
    viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler, "original_cloud", vp1);

    // 创建视口 2，显示边界
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, vp2);
    viewer->setBackgroundColor(0.98, 0.98, 0.98, vp2);  // 设置背景为灰色
    viewer->addText("Boundary", 10, 10, "vp2_text", vp2);

    // 边界点设置为绿色
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> boundary_color_handler(boundary, 0, 255, 0);
    viewer->addPointCloud(boundary, boundary_color_handler, "boundary_cloud", vp2);

    // 开始可视化显示
    viewer->spin();
}

// 主函数
int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());
    pcl::io::loadPCDFile("cloud.pcd", *cloud);

    // 创建一个点云用于存储边界
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr boundary(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    // 提取边界，设定 alpha 为 0.05
    float alpha = 0.05f;
    extractBoundary(cloud, boundary, alpha);

    // 可视化边界
    visualizeBoundary(cloud, boundary);

    return 0;
}

三、实现效果