CGAL:手动创建形状检测点集

Question

根据CGAL4.13.1中的“基本平面形状检测”实例，我尝试使用CGAL的形状检测算法。但是，而不是读取-从文件中的数据

CGAL::read_xyz_points(stream,
      std::back_inserter(points),
      CGAL::parameters::point_map(Point_map()).
      normal_map(Normal_map()))

我想将我的观点从一个现有的pcl::PointCloud加载到必要的CGAL类型。我只是不知道如何创建这个CGAL类型。根据例子(节选)

typedef std::pair<Kernel::Point_3, Kernel::Vector_3> Point_with_normal;
typedef std::vector<Point_with_normal> Pwn_vector;

Pwn_vector points;
typedef CGAL::Shape_detection_3::Efficient_RANSAC<Traits> Efficient_ransac;
EfficientRansac.set_input(points);

我只需要创建Pwn_vector。所以我的问题是

1. 我可以在Pwn_vector中插入点吗？
2. 在CGAL中获取法线的最佳方法是什么？是CGAL::jet_estimate_normals吗？
3. 我需要Point_map和Normal_map的属性映射吗？我不知道他们是如何被移交给Efficient_ransac的。
4. 还有什么必要的吗？

我从以下代码开始：

  // Points with normals.
  cgal::Pwn_vector points;

  // load points from pcl cloud
  for (auto point : cloud.points) {
    cgal::Point_with_normal pwn;
    pwn.first = cgal::ShapeKernel::Point_3(point.x, point.y, point.z);
    points.push_back(pwn);
  }

(PCL对这个问题并不感兴趣，因为它清楚如何访问单个坐标。)

Answer 1

要逐点回答，我想说：

1. 你需要提供点和法线，所以我会说不。
2. 您可以根据需要使用喷气机、主成分分析或vcm正常估计。
3. 如果使用与示例中相同的类型，则不需要它们。默认值就行了。
4. 基本上，您只需要用您的点和您的正常估计的结果来填充Pwn_vector，其余的应该在示例中精确地工作。

Answer 2

要完成mgimeno的答案(这是正确的)，您不一定需要复制这些点。属性映射的兴趣在于，您只需要提供一个函数get()，该函数可以动态地将您范围内的value_type转换为CGAL::Point_3 (法线的CGAL::Vector_3)。

例如，对于PCL，我想您会这样做(我不是PCL的用户，所以这可能是不正确的，但这只是给您一个想法)：

struct PCL_point_map
{
   typedef pcl::PointCloud::value_type key_type;
   typedef CGAL::Point_3<Kernel> value_type;
   typedef CGAL::Point_3<Kernel> reference;
   typedef boost::readable_property_map_tag category;

   friend reference get (const PCL_point_map&, const key_type& k)
   {
      return CGAL::Point_3<Kernel> (k.x, k.y, k.z);
   }
};

对于法线也有类似之处(需要计算法线才能进行形状检测，CGAL::jet_estimate_normals是一个很好的选择)。然后，如果您只是用自己的地图来模板这些特征，您可以直接调用PCL点云上的RANSAC算法。