技術標籤：點雲處理c++

PCL學習指南-基礎概要

此係列文章旨在小白對PCL入門，以個人在PCL官方文件所學，加以理解通過中文解讀程式碼的意圖

1.前言

• PCL 全程Point Cloud Libirary 中文翻譯為點雲庫；它是在C++基礎上開發的點雲處理包，包含點雲資料結構，點雲輸入輸出，點雲濾波，點雲特徵，點雲配準，點雲識別，點雲分割，三維重建，視覺化等模組。極大簡化了相關人員開發與實驗過程。
• PCL學習之前，你需要了解C++語法基礎，否則PCL程式碼將成為學習的第一道門檻

2.PCD資料格式

• PCD點雲格式是PCL獨有的點雲組織結構，
  • 對於有序點雲 cloud.width代表寬度方向上點個數 cloud.height代表高度方向上點個數
  • 而對於無序點雲 cloud.width代表點總數 cloud.height此時為1

PCD格式示例：

# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format
VERSION .7  //版本號
FIELDS x y z rgb  //欄位  其中rgb是一個數值，由r g b得到rgb（float）： rgb = ((int)r << 16 | (int)g << 8 | (int)b);  式中的“<<”為左移符號；由rgb得到r g b（int）：int r = (rgb >> 16) & 0x0000ff;  int g = (rgb >> 8) & 0x0000ff;  int b = (rgb) & 0x0000ff; 
 

SIZE 4 4 4 4  //每個欄位的位元組大小
TYPE F F F F  //每個欄位型別 F指Float
COUNT 1 1 1 1 //每個欄位所含元素 一般無此屬性均設定為1
WIDTH 213  //無序點雲總數
HEIGHT 1	//無序點雲
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 //視點 X=0 Y=0 Z=0； 1 0 0 0 代表旋轉四元數 
POINTS 213  //總數
DATA ascii  //編碼格式
0.93773 0.33763 0 4.2108e+06  //X Y Z rgb
0.90805 0.35641 0 4.2108e+06
0.81915 0.32 0 4.2108e+06

3.PCL資料結構

• 點雲物件一般定義形式為
  

  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  • 其中pcl::PointCloud 意思為pcl名稱空間下的PointCloud類，< pcl::PointXYZ >則為XYZ資料結構泛型， Ptr指指標 之後則為物件名及例項化;
  • 即建立一個XYZ結構的點雲共享指標（共享指標為C++新特性，PCL封裝好了，無需人工釋放）

• pcl::PointXYZ 則為最為常用的點雲資料結構，包含XYZ座標。

• pcl提供了大量資料結構包括但不限於 < pcl::PointXYZRGB > < pcl::PointNormal > < Normal >等

• 資料結構內部採用C++ union和struct結構，具體作用自查。簡單理解就是共享記憶體和封裝結構

4.PCL點雲預處理所需的常用函式

• pcl::isFinite<pcl::Normal>((*normals)[i])

  • 判斷是否有定義

• cloud.is_dense

  • 點雲中是否有無效資料

• pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud, *new_cloud, NaNIndices);

  • 移除點雲中NaN資料

• cloud1.swap(cloud2)

  • 交換點雲資料

• pcl::copyPointCloud(cloud1,cloud2,indexs)

  • 複製點雲資料(點雲複製指在原資料基礎上覆制,非交叉部分不變)