pcl::NormalEstimation setSearchMethod解释

Question

// Compute the normals
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> normalEstimation;
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
normalEstimation.setInputCloud(source_cloud);
normalEstimation.setSearchMethod(tree);

大家好，我是学习PCL的初学者，我在“normalEstimation.setSearchMethod(树)”上不理解；这部分是什么意思？这是否意味着我们必须选择一些方法？

有时我看到代码是这样的

// Normal estimation
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> n;
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
tree->setInputCloud(cloud_smoothed)*/; [this part I dont understand too]
n.setInputCloud(cloud_smoothed);
n.setSearchMethod(tree);

谢谢你们干杯

Answer 1

您可以在以下位置找到有关如何计算法线的信息：http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_estimation.php。

基本上，要计算一个特定点的法线，你需要“分析”它的邻域，也就是它周围的点。通常，您可以选择N个最近的点，也可以选择目标点周围某个半径内的所有点。如果点云是完全非结构化的，那么找到这些邻接点并不是一件容易的事情。KD-trees就是用来加速这个搜索的。事实上，它们是一种优化的数据结构，例如，允许非常快的最近邻搜索。你可以在这里找到更多关于KD-trees的信息，http://pointclouds.org/documentation/tutorials/kdtree_search.php。

因此，行normalEstimation.setSearchMethod(tree);只设置了一个空的KD-树，它将被正常的估计算法使用。