基本流程

1，读入点云，并去除无效点

2，拟合平面

3，去除离平面距离较远的点

4，对点云进行平面投影

5，进行convex_hull运算

初学者，暂时不知道能用来干嘛。练手还是非常不错的！

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/common/centroid.h>
#include "tolls.h"
#include <pcl/common/angles.h>
#include<pcl/common/eigen.h>
#include<pcl/common/common_headers.h>
#include<pcl/common/common.h>
#include<pcl/filters/random_sample.h>
#include<pcl/filters/uniform_sampling.h>
#include<Eigen/Dense>
#include<pcl/features/moment_of_inertia_estimation.h>
#include<pcl/common/transforms.h>
#include<pcl/features/normal_3d.h>
#include<pcl/visualization//pcl_visualizer.h>
#include<Eigen/Dense>
#include<pcl/filters/grid_minimum.h>
#include<pcl/segmentation/region_growing_rgb.h>
#include<pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include<pcl/filters/model_outlier_removal.h>
#include<pcl/filters/project_inliers.h>
#include<pcl/surface/convex_hull.h>using namespace std;
int main() 
{pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);string filename = "D:\\Desktop\\pacl_learning\\cloud\\test1.pcd";pcl::io::loadPCDFile(filename, *cloud);cout << cloud->points.size() << endl;//show_cloud_xyz(cloud);//先去除无效点vector<int> a;pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud, *cloud,a );//拟合平面pcl::ModelCoefficients::Ptr coffe(new pcl::ModelCoefficients);pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;seg.setInputCloud(cloud);seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);seg.setMethodType(pcl::SAC_RMSAC);seg.setMaxIterations(100);pcl::PointIndices::Ptr index(new pcl::PointIndices);seg.segment(*index, *coffe);cout <<  coffe->values[0] <<"  " << coffe->values[1] << "  " << coffe->values[2] << "  " << coffe->values[3] << "  " << endl;//去除偏远的点pcl::ModelOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> model_re;model_re.setInputCloud(cloud);model_re.setModelCoefficients(*coffe);model_re.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);model_re.setThreshold(0.1);model_re.filter(a);cout << a.size() << endl;//提取目标点pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);for (int i=0;i<a.size();i++){cloud1->push_back(cloud->points[a[i]]);}cout << cloud1->points.size() << endl;//开始对这些点进行投影 cloud1pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_proj(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::ProjectInliers<pcl::PointXYZ> proj;proj.setInputCloud(cloud1);proj.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);proj.setModelCoefficients(coffe);proj.filter(*cloud_proj);//show_cloud_xyz(cloud_proj);//开始计算凸包pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_hull(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::ConvexHull<pcl::PointXYZ> con_hull;con_hull.setInputCloud(cloud_proj);con_hull.setDimension(2);  //点云平面投影后，这里必须用2维，三维会报错的con_hull.reconstruct(*cloud_hull);cout << cloud_hull->points.size() << endl;//show_cloud_xyz(cloud_hull); 自己封装 的算子return 0;}