网站开发保障合同,在家没事做建什么网站好,互联网投诉服务平台,银川市住房和城乡建设网站本节课我们将了解到以下内容#xff1a;基本的PCL中的数据类型#xff1b;使用PCL进行简单编程#xff1a;写文件与读文件。一、PCL库基本数据类型上一节课#xff0c;我们使用PCL库在本地写入了一个名为test_pcd.pcd的文件。我们划分一下程序的任务步骤#xff1a;构造pc…本节课我们将了解到以下内容基本的PCL中的数据类型使用PCL进行简单编程写文件与读文件。一、PCL库基本数据类型上一节课我们使用PCL库在本地写入了一个名为test_pcd.pcd的文件。我们划分一下程序的任务步骤构造pcd文件格式写入文件打印输出。 步骤二和步骤三的内容属于基本的C知识。而步骤一中的pcd文件格式是我们所不熟悉的所以要先看一看pcd原始文件。在命令行中输入more test_pcd.pcd可以看到pcd文件的内部结构如下图所示。三维点云数据最简单的形式是x y z的三维点空间坐标。稍微复杂一些可以加上intensity、RGB等属性。但是这种表达方式有什么缺点呢一方面直接以文本形式存储点云的三个坐标在内存上比较浪费空间另一方面如果用户要取得点云的一些基本信息如点云个数用户还要自己去查询。如果有一个文件头能够简洁的描述点云数据信息那么无论是在存储效率还是数据信息提取等方面都会有一定帮助。pcd格式可以视作“文件格式头三维点信息”。请看一个具体pcd文件的例子# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format
VERSION 0.7
FIELDS x y z
SIZE 4 4 4
TYPE F F F
COUNT 1 1 1
WIDTH 5
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 5
DATA ascii
0.35222197 -0.15188313 -0.10639524
-0.3974061 -0.47310591 0.29260206
………………………………这个pcd文件里有着不同的字段。常用的有以下几种。VERSION - PCD文件的版本号通常为0.7FIELDS - 每个点所包含的维度或字段例如x y zSIZE - 每个数据维度所占据的字节比如float为4字节TYPE -每个数据维度的数据类型(I signed,U unsigned,Ffloat)COUNT - 每个数据维度上包含的元素个数。比如x, y, or z的count为1但是hisogram的count包含NWIDTH - 点云的宽度HEIGHT - 点云的高度VIEWPOINT - 点云的视角 translation (tx ty tz) quaternion (qw qx qy qz)POINTS -点云的数量DATA -具体的数据存储格式(ascii or binary)在之前的内容中我们忽略了一个小小的但是相对重要的知识点待填充的数据怎么表示请注意这里不能简单的使用字符串xyz的形式进行填充如果仍旧使用字符串的格式进行填充那么pcd文件格式在存储上的优势根本无法体现。一种简单的方法是为点云数据定义一个结构体详细的情况后文再叙这里先罗列一下最常用的数据类型当然自定义数据类型也可。Point Types
PointXYZ- float x, y, z
PointXYZI- float x, y, z, intensity
PointXYZRGB- float x, y, z, rgb
PointXYZRGBA- float x, y, z, uint32t rgba
Normal- float normal[3], curvature
PointNormal- float x, y, z, normal[3], curvature
Histogram- float histogram[N]
………………二、利用PCL写点云文件现在详细看一下生成点云写入文件的过程。#include iostream
#include pcl/io/pcd_io.h
#include pcl/point_types.hintmain (int argc, char** argv)
{pcl::PointCloudpcl::PointXYZ cloud;// Fill in the cloud datacloud.width 5;cloud.height 1;cloud.is_dense false;cloud.points.resize (cloud.width * cloud.height);for (size_t i 0; i cloud.points.size (); i){cloud.points[i].x 1024 * rand () / (RAND_MAX 1.0f);cloud.points[i].y 1024 * rand () / (RAND_MAX 1.0f);cloud.points[i].z 1024 * rand () / (RAND_MAX 1.0f);}pcl::io::savePCDFileASCII (test_pcd.pcd, cloud);std::cerr Saved cloud.points.size () data points to test_pcd.pcd. std::endl;for (size_t i 0; i cloud.points.size (); i)std::cerr cloud.points[i].x cloud.points[i].y cloud.points[i].z std::endl;return (0);
}
关键的部分可以分为以下内容生成点云、写入文件。生成点云可以视作一个字段填充的过程我们来看看具体干了什么事情。初始化定义一个点云对象此处我们创建了一个PointXYZ对象pcl::PointCloudpcl::PointXYZ cloud;
设置pcd文件字段将想要填的内容填进去。// Fill in the cloud datacloud.width 5;cloud.height 1;cloud.is_dense false;cloud.points.resize (cloud.width * cloud.height);
填充具体的值 for (size_t i 0; i cloud.points.size (); i){cloud.points[i].x 1024 * rand () / (RAND_MAX 1.0f);cloud.points[i].y 1024 * rand () / (RAND_MAX 1.0f);cloud.points[i].z 1024 * rand () / (RAND_MAX 1.0f);}
写入文件简单的一句话 pcl::io::savePCDFileASCII (test_pcd.pcd, cloud);
三、读取pcd文件读写不分家。读文件的过程同样并不复杂。#include iostream
#include pcl/io/pcd_io.h
#include pcl/point_types.hint
main (int argc, char** argv)
{pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr cloud (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ);if (pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZ (test_pcd.pcd, *cloud) -1) //* load the file{PCL_ERROR (Couldnt read file test_pcd.pcd n);return (-1);}std::cout Loaded cloud-width * cloud-height data points from test_pcd.pcd with the following fields: std::endl;for (size_t i 0; i cloud-points.size (); i)std::cout cloud-points[i].x cloud-points[i].y cloud-points[i].z std::endl;return (0);
}
核心工作就是两步定义一个句柄用来存放待读取的点云。 pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr cloud (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ);
读取点云pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZ (test_pcd.pcd, *cloud) -1
对就是这么简单。四、xyz文件转成pcd文件现在让我们研究一个小小的案例。有时候我们的原始点云数据是存放在txt文件里的。也许它长成这样20.623 40.276 -1.999 -1031 127 141 154
20.362 40.375 -2.239 -941 130 141 159
20.36 40.376 -2.402 -1083 139 151 165
20.374 40.367 -2.405 -1122 131 147 163
20.372 40.366 -2.405 -1165 132 145 161
20.375 40.364 -2.404 -1036 133 149 165
20.358 40.371 -2.405 -1137 139 151 165
20.359 40.374 -2.404 -1086 139 151 165
…………前三个字段为xyz第四个字段为intensity后三个字段为rgb。如何将这样的数据转成pcd文件呢先上代码运行起来再说。将下列代码复制并保存到xyz2cpp文件。这个程序将xyzirgb数据转成pcd格式的xyzrgb数据。如果想从xyz的数据转成pcd数据那么只需要剔除若干填充字段即可。#include pcl/io/pcd_io.h
#include pcl/console/print.h
#include pcl/console/parse.husing namespace std;
using namespace pcl;
using namespace pcl::io;
using namespace pcl::console;void
printHelp (int, char **argv)
{print_error (Syntax is: %s input.xyz output.pcdn, argv[0]);
}bool
loadCloud (const string filename, PointCloudPointXYZRGB cloud)
{ifstream fs;fs.open (filename.c_str (), ios::binary);if (!fs.is_open () || fs.fail ()){PCL_ERROR (Could not open file %s! Error : %sn, filename.c_str (), strerror (errno)); fs.close ();return (false);}string line;vectorstring st;while (!fs.eof ()){getline (fs, line);// Ignore empty linesif (line.empty())continue;// Tokenize the lineboost::trim (line);boost::split (st, line, boost::is_any_of (tr ), boost::token_compress_on);if (st.size () ! 7)continue;pcl::PointXYZRGB point;point.x float (atof (st[0].c_str ())); point.y float (atof (st[1].c_str ())); point.z float (atof (st[2].c_str ()));point.r uint8_t (atof (st[4].c_str ()));point.g uint8_t (atof (st[5].c_str ()));point.b uint8_t (atof (st[6].c_str ()));cloud.push_back (point);}fs.close ();cloud.width uint32_t (cloud.size ()); cloud.height 1; cloud.is_dense true;return (true);
}int
main (int argc, char** argv)
{print_info (Convert a simple XYZ file to PCD format. For more information, use: %s -hn, argv[0]);if (argc 3){printHelp (argc, argv);return (-1);}// Parse the command line arguments for .pcd and .ply filesvectorint pcd_file_indices parse_file_extension_argument (argc, argv, .pcd);vectorint xyz_file_indices parse_file_extension_argument (argc, argv, .xyz);if (pcd_file_indices.size () ! 1 || xyz_file_indices.size () ! 1){print_error (Need one input XYZ file and one output PCD file.n);return (-1);}// Load the first filePointCloudPointXYZRGB cloud;if (!loadCloud (argv[xyz_file_indices[0]], cloud)) return (-1);// Convert to PCD and savepcl::io::savePCDFileASCII (argv[pcd_file_indices[0]], cloud);
}
创建CMakeList.txt文件cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR)project(xyz2pcd)find_package(PCL 1.2 REQUIRED)include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})add_executable (xyz2pcd xyz2pcd.cpp)
target_link_libraries (xyz2pcd ${PCL_LIBRARIES})创建build文件夹按照前一节课所讲的内容进行编译。运行下列命令./xyz2pcd smalldata.xyz smalldata.pcd其中smalldata.xyz为待转换的文件smalldata.pcd为目标文件。如果没有数据可以将下列数据存为smalldata.xyz与xyz2pcd 放在同一级目录下。请注意这里intensity这个字段并没有用到如果想用intensity字段请自定义数据类型。测试数据20.623 40.276 -1.999 -1031 127 141 154
20.362 40.375 -2.239 -941 130 141 159
20.36 40.376 -2.402 -1083 139 151 165
20.374 40.367 -2.405 -1122 131 147 163
20.372 40.366 -2.405 -1165 132 145 161
20.375 40.364 -2.404 -1036 133 149 165
20.358 40.371 -2.405 -1137 139 151 165
20.359 40.374 -2.404 -1086 139 151 165
20.354 40.375 -2.404 -1106 139 148 163
20.356 40.374 -2.404 -1059 139 151 165
20.359 40.374 -2.399 -1059 138 150 166
20.359 40.374 -2.395 -1014 138 150 166
20.354 40.375 -2.395 -1042 138 150 166
20.356 40.374 -2.396 -1050 138 150 166
20.354 40.374 -2.393 -1031 137 149 165
20.356 40.374 -2.393 -1045 137 149 165
20.359 40.374 -2.392 -957 137 149 165
20.374 40.365 -2.402 -1093 133 149 165
20.375 40.367 -2.401 -1096 133 149 165
20.374 40.367 -2.399 -1158 133 149 165
20.371 40.367 -2.399 -1093 133 146 162
20.365 40.371 -2.405 -1283 133 145 159
20.361 40.371 -2.404 -1211 133 145 159
20.362 40.372 -2.405 -1314 133 145 159
20.36 40.373 -2.405 -1213 139 151 165
20.361 40.375 -2.404 -1116 139 151 165
20.363 40.375 -2.402 -1063 133 145 159
20.367 40.371 -2.405 -1231 133 145 159
20.365 40.375 -2.405 -1311 133 145 159
20.367 40.372 -2.404 -1173 133 145 159至此运行成功结果如下或许大家会感到疑惑为什么RGB转成了一个大整数这里为了方便存储使用了移位拼接的方法。下节课我们继续讨论可视化等更深入的内容。参考材料http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/writing_pcd.php#writing-pcdhttp://pointclouds.org/documentation/tutorials/pcd_file_format.php
