利用PCL，OpenCV求取点云的体积

利用PCL库，通过滤波，分割，求长宽高，计算物体的体积，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。

#include 
#include 

#include          //OpenNI采集头文件

#include 
#include .
#include 

#include 

#include                     //直通滤波器头文件
#include                      //体素滤波器头文件
#include     //统计滤波头文件
#include                 //索引提取滤波器头文件
#include                 //映射相关头文件

#include   //基于采样一致性分割的类的头文件
#include           //采样一致性模型相关类头文件

#include   //随机参数估计方法头文件
#include    //模型定义头文件

#include            //提取凸（凹）多边形的头文件.

#include 
#include “opencv2/highgui/highgui.hpp“
#include “opencv2/imgproc/imgproc.hpp“

using namespace std;
using namespace cv;

class VolumDetectViewer
{
public:
	boost::mutex cloud_mutex;
	pcl::visualization::PCLVisualizer viewer;

	// 直通滤波器对象
	pcl::PassThrough XpassFilter;
	pcl::PassThrough YpassFilter;

	// 下采样 VoxelGrid 滤波对象
	pcl::VoxelGrid VoxlFilter;

	// 统计滤波器
	pcl::StatisticalOutlierRemoval statisFilter;

	// 分割对象
	pcl::SACSegmentation segPlane;

	// 提取索引滤波器
	pcl::ExtractIndices extractPlane;

	// 点云投影滤波对象
	pcl::ProjectInliers projec;

	VolumDetectViewer（）:viewer（“PCLVIEW“）
	{
		// 1. 初始化 new viewer
		//pcl::visualization::PCLVisualizer viewer（“PCLVIEW“）;
		viewer.setBackgroundColor（0 0 0）;
		viewer.addCoordinateSystem（0.6）;
		viewer.initCameraParameters（）;
		viewer.setPointCloudRenderingProperties（pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE 1 “cloud“）;
		//viewer.setPointCloudRenderingProperties（pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_OPACITY 0.15 “cloud“）;

		// 2. 直通滤波设置
		// 滤波字段设为x轴方向.
		XpassFilter.setFilterFieldName（“x“）;
		// 设定可接受范围，将不在范围内的点过滤掉或者保留（由setFilterLimitsNegative决定）.
		XpassFilter.setFilterLimits（-0.25 0.05）;  // TODO: X方向裁剪阈值需要调试 实际是0.44m.
		// 滤波字段设为y轴方向.
		YpassFilter.setFilterFieldName（“y“）;
		// 设定可接受范围，将不在范围内的点过滤掉或者保留（由setFilterLimitsNegative决定）.
		YpassFilter.setFilterLimits（-0.25 0.18）;  // TODO: Y方向裁剪阈值需要调试 实际是0.69m.

		// 3. 体素滤波设置
		// 设置体素滤波时创建的体素体积为0.5*0.5*0.5cm的立方体
		VoxlFilter.setLeafSize（0.005f 0.005f 0.005f）;

		// 4. 统计滤波初始设置
		statisFilter.setMeanK（50）;  // 对每个点分析的临近点个数设为50
		statisFilter.setStddevMulThresh（1.0）;   // 将标准差倍数设为1，意味着一个点的距离超出平均距离1个标准差以上，就会被标记为离群点，并被移除。

		// 5. 设置分割对象
		// 可选：设置模型系数需要优化
		segPlane.setOptimizeCoefficients（true）;
		// 必选：设置分割的模型类型、所用的随机参数估计方法、距离阈值、迭代次数上限
		segPlane.setModelType（pcl::SACMODEL_PLANE）;
		segPlane.setMethodType（pcl::SAC_RANSAC）;
		segPlane.setDistanceThreshold（0.01）;    // TODO: 距离阈值需要调试
		segPlane.setMaxIterations（1000）;

		// 6. 设置投影模型为SACMO

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2020-05-06 08:37  imgRecord\
     文件     5054181  2018-06-11 20:28  imgRecord\GIF.gif
     文件      330706  2018-06-11 20:28  imgRecord\originCloud.png
     文件      239551  2018-06-11 20:28  imgRecord\passThrough.png
     文件      160249  2018-06-11 20:28  imgRecord\PlaneSeg.png
     文件      145220  2018-06-11 20:28  imgRecord\statisFiltered.png
     文件      135432  2018-06-11 20:28  imgRecord\voxelFiltered.png
     目录           0  2020-05-06 08:04  source\
     文件         411  2020-05-06 08:04  source\CMakeLists.txt
     文件       12822  2020-05-06 08:01  source\volDetectVisualizer.cpp