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私は平面モデルを（平面状の構造を持つ）点群に収めようとしています。奇数平面モデルを検出するSACSegmentation
私が遭遇している問題は、距離閾値が比較的大きな値に設定されていても、フィットした平面が雲の小さなスライスに過ぎないということです。ここで
は、結果のイメージです。（白の点がモデルインライアある）
あなたは雲がここにあるどのように薄い見ることができます：
私はSACSegmentationオブジェクトのすべての種類のパラメータを微調整しました。 PCLに運がない複数のRANSACメソッドを試してみました。
これは、表示されたポイントクラウドれる： https://drive.google.com/file/d/0B0PUIShwQuU7RmFKUW1Cd2V1Zk0/view?usp=sharing
をここではかなり密接にチュートリアルを次の最小限のコードは次のとおりです。
#include <iostream>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
int
main(int argc, char** argv)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZI>("test.pcd", *cloud); //* load the file
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
// Create the segmentation object
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZI> seg;
// Optional
seg.setOptimizeCoefficients(true);
// Mandatory
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setDistanceThreshold(0.025);
seg.setInputCloud(cloud);
seg.segment(*inliers, *coefficients);
if (inliers->indices.size() == 0)
{
PCL_ERROR("Could not estimate a planar model for the given dataset.");
return (-1);
}
std::cerr << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " "
<< coefficients->values[1] << " "
<< coefficients->values[2] << " "
<< coefficients->values[3] << std::endl;
//add points to plane that fit plane model
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr output(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
for (size_t i = 0; i < inliers->indices.size(); ++i)
{
output->push_back(cloud->points[inliers->indices[i]]);
}
displaySubcloud(cloud, output);
displayPlane(cloud, coefficients, "plane");
return (0);
}