【学习笔记】PCL部分操作总结及代码(来源于开源文档,运行自行调试） |
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PCL库概述
PCL(Point Cloud Library)是一个用于点云处理的C++库。该库提供了许多用于点云数据滤波、分割、配准、曲面重建和特征提取等功能，还提供了常用的3D显示和可视化应用程序。PCL库是使用C++编写的，并提供了Python、Octave和Matlab等几种封装语言的支持。 安装PCL库(见其他博客)安装PCL库需要以下几个步骤： 安装依赖项：PCL库依赖于许多其他的库，需要先安装这些库。在Ubuntu中，你可以用以下命令安装： sudo apt-get install libpcl-dev libpcl-tools pcl-tools libeigen3-dev libvtk6-dev libboost-all-dev freeglut3-dev libflann-dev libvtk6-qt-dev libvtk6.3-qt libproj-dev libvtk6.3-dev 下载安装程序：你可以在PCL官方网站中下载PCL库的二进制安装程序。选择适合你操作系统和硬件的版本，进行下载和安装。编译源代码：如果你想在源码级别上进行安装，则需要将源码克隆到本地，然后进行编译。你可以使用以下命令进行编译： mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install安装完成后，你就可以在你的项目中使用PCL库了。 使用PCL库PCL库提供了许多用于点云数据处理和可视化的C++类和方法，使得在处理点云时变得轻而易举。以下是一些PCL库用法示例： 创建点云对象 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);这一行代码创建一个PointCloud对象，使用PointXYZ数据类型来存储点云的坐标。你可以根据需要添加颜色或法向量属性。 PCL库中常用数据结构的介绍在使用PCL库时，我们需要经常使用到一些常用的数据结构，例如PointCloud和PointXYZ等。以下是对这些数据结构的简要介绍： PointCloud：点云数据结构PointXYZ：表示一个点的三维坐标PointNormal：表示一个点的三维坐标和法向量PointXYZRGB：表示一个带颜色的点的三维坐标和颜色信息PointCloud: PointCloud模板类型表示XYZ点云数据PointCloud: PointCloud模板类型表示带RGB颜色信息的点云数据PointCloud: PointCloud模板类型表示法向量数据PointXYZRGBA：表示一个带透明度的点的三维坐标和RGBA颜色信息 以上数据结构都封装在PCL库中，可在程序中直接使用。例如，在定义一个PointCloud类型的点云数据结构变量时： pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);该变量的类型为PointCloud，可使用cloud->点云数据相关操作进行操作。 希望这些例子能够帮助你更好地理解和使用PCL库。 IO 加载点云数据 pcl::io::loadPCDFile("/path/to/pointcloud.pcd", *cloud);这一行代码从一个PCD文件中加载点云数据并将其存储在PointCloud对象中。 将点云数据保存到文件 pcl::io::savePCDFileASCII("point_cloud.pcd", *cloud);这一行代码将点云数据保存到一个PCD文件中，文件会保存在当前工作目录下。 从RGBD传感器获取点云数据PCL库支持从RGBD传感器获取点云数据。目前常用的RGBD传感器有Microsoft Kinect和ASUS Xtion Pro Live等，它们能够同时获取RGB图像和深度图像数据。 以下是一个从RGBD传感器获取点云数据的示例代码： pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); //创建OpenNI对象 pcl::io::OpenNI2Grabber grabber("#1"); //设置响应函数 boost::function f = boost::bind(&cloud_cb, _1, cloud); grabber.registerCallback(f); //启动OpenNI grabber.start(); while (!viewer.wasStopped()) { viewer.spinOnce(); } grabber.stop();以上代码使用了OpenNI2Grabber类获取RGBD传感器的点云数据。registerCallback()方法用于设置响应函数，响应函数将在回调时进行调用。最后可以通过Start()方法启动RGB传感器。 降采样 对点云进行降采样 pcl::VoxelGrid sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); sor.filter(*cloud_filtered);这一段代码使用VoxelGrid方法对点云进行降采样，将点云的密度减小到原始的1/10。setInputCloud()方法用于设置需要过滤的点云数据，setLeafSize()方法用于设置体素的大小，filter()方法用于降采样点云数据。 通过点云滤波减少噪声PCL库提供了多种点云数据滤波技术，可以通过滤波减少点云中的噪声和异常点。其中一种常用的滤波方法是使用VoxelGrid方法进行降采样，这个我们在之前的示例中已经使用到了。除此之外，还有PassThrough、StatisticalOutlierRemoval、RadiusOutlierRemoval等滤波方法。 例如，以下代码使用StatisticalOutlierRemoval方法进行离群点滤波处理： pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud); pcl::StatisticalOutlierRemoval sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setMeanK(50); sor.setStddevMulThresh(1.0); sor.filter(*cloud_filtered); 计算点云法向量 pcl::NormalEstimation ne; pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree ()); tree->setInputCloud(cloud); ne.setInputCloud(cloud); ne.setSearchMethod(tree); ne.setKSearch(20); ne.compute(*normals);这一段代码使用NormalEstimation方法计算点云的法向量。setInputCloud()方法用于设置需要计算法向量的点云数据，setSearchMethod()方法用于设置点云搜索方法，setKSearch()方法用于设置点云搜索的半径，compute()方法用于计算点云数据的法向量。 法向量 显示点云和法向量 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PointCloud Viewer"); viewer.addPointCloud (cloud, "cloud"); viewer.addPointCloudNormals(cloud, normals, 10, 0.5, "normals"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1.0, 1.0, 1.0, "normals"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "cloud"); while (!viewer.wasStopped ()) { viewer.spinOnce (100); }这一段代码使用PCL可视化库来显示点云和法向量。PCLVisualizer是一个用于可视化点云和3D对象的窗口，addPointCloud()方法用于添加点云数据到窗口中，addPointCloudNormals()方法用于添加带有法向量的点云数据到窗口中，setPointCloudRenderingProperties()方法用于设置点云的某些渲染属性，spinOnce()方法用于处理所有的待处理事件，并更新窗口。 特征提取 pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree ()); tree->setInputCloud(cloud); pcl::NormalEstimation ne; ne.setInputCloud(cloud); ne.setSearchMethod(tree); ne.setKSearch(20); ne.compute(*normals); pcl::PointCloud::Ptr keypoints(new pcl::PointCloud); pcl::SIFTKeypoint sift; sift.setInputCloud(cloud); sift.setInputNormals(normals); sift.setSearchMethod(tree); sift.setScales(0.02, 3, 2); sift.setMinimumContrast(0.3); sift.compute(*keypoints);这段代码使用SIFT方法从点云中提取关键点。setInputCloud()和setInputNormals()方法用于设置需要分析的点云和法向量数据，setSearchMethod()方法用于设置点云搜索方法，setScales()方法用于设置关键点的尺度范围，setMinimumContrast()方法用于设置关键点的最小对比度度量。 配准 使用PCL进行点云配准点云配准是点云处理中一个重要的问题，可以基于不同的算法进行点云配准，例如ICP（迭代最近点算法）和NDT（正态分布转换）算法。 以下是一个基于ICP算法进行点云配准的示例代码： pcl::IterativeClosestPoint icp; icp.setInputSource(cloud_source); icp.setInputTarget(cloud_target); pcl::PointCloud Final; icp.align(Final); std::cout |
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