PCL 平面模型分割

点云操作中，平面的分割是经常遇到的问题，下面的例子就是如何利用PCL库提拟合出的参数，之后就可以过滤掉在平面附近的点云。

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/ModelCoefficients.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/sample_consensus/method_types.h>   //随机参数估计方法头文件
#include <pcl/sample_consensus/model_types.h>   //模型定义头文件
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>   //基于采样一致性分割的类的头文件

//过滤之后的点云数据
//创建分割对象 -- 检测平面参数
/*pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); //存储输出的模型的系数
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); //存储内点，使用的点

pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
//可选设置
seg.setOptimizeCoefficients(true);
//必须设置
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); //设置模型类型，检测平面
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);      //设置方法【聚类或随机样本一致性】
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);
seg.setInputCloud(cloud_ptr_gridfilter);
seg.segment(*inliers, *coefficients);    //分割操作

//显示模型的系数
std::cerr << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " "
	      << coefficients->values[1] << " "
	      << coefficients->values[2] << " "
		<< coefficients->values[3] << std::endl;

// Extract the planar inliers from the input cloud  
pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
extract.setInputCloud(cloud_ptr_gridfilter);
extract.setIndices(inliers);
//除去平面之外的数据
extract.setNegative(true);
extract.filter(*cloud_filtered);

//进一步可利用点和平面的相对位置关系，进行筛选过滤掉平面附近的点