PCL github направляет эти вопросы здесь , поэтому я действительно не знаю, где еще спросить это.
Я пытаюсь реализовать оценку позы, учитывая меня sh и сгенерированное облако точек. Используя PCL, я знаю, что вы можете делать оценку позы с помощью двух облаков точек из учебника . В моем случае у меня есть точная граненная модель моего целевого объекта. Существует ли оценщик позы PCL, который может использовать граненые модели истинности? Я хотел бы избежать использования mesh_sampling или mesh2pcd в качестве обходного пути.
Поиск в Google не дает результатов, относящихся к моему поиску, со следующими 54 терминами
оценка позы в библиотеке облаков точек с
- me sh
- треугольники
- грани
- данные правды
- данные модели правды
- модель
- меня sh данные истинности
- вершины
- вершины
регистрация набора точек библиотеки облаков с помощью
регистрация библиотеки облаков точек с
библиотека облаков точек 6DOF с
позы из библиотеки облаков точек с
ориентация библиотеки облаков точек с
Возможно, я не знаю правильные слова для поиска?
но похоже, что возможно возможно, потому что Кроме того, такие функторы, как this
pcl::SampleConsensusPrerejective<PointNT,PointNT,FeatureT>
и this
pcl::Registration< PointSource, PointTarget, Scalar >
принимают то, что выглядит довольно обобщенно c аргументы шаблона, только требуется базовая функциональность PCL. Но размещение pcl :: me sh не скомпилировалось (хотя, по-видимому, это не единственный тип "me sh" в PCL), поскольку me sh, похоже, не наследуется вне базы. Документация не говорит о том, что является или не возможно с типами шаблонов. Дополнительно Я нашел нулевую документацию, которая утверждает, что это невозможно или указывает, что разрешены только облака точек .
Можно ли использовать модель напрямую с преобразованием облака точек, и если нет, то почему?