用eigen库 对已有pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr sd 进行三维变换 生成新点云,给出完整例程

时间: 2025-01-18 17:03:04 浏览: 54
Eigen是一个用于线性代数运算的C++库,而PCL(Point Cloud Library)是一个处理点云数据的开源库。如果你想用Eigen对PCL中的`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr`类型的点云进行三维变换,首先需要确保已经包含了这两个库,并且熟悉它们的基本操作。 以下是一个简单的示例,演示了如何使用Eigen的矩阵和向量来进行平移、旋转或其他三维变换,然后将结果应用到PCL点云上: ```cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // 假设sd是一个指向 pcl::PointXYZ::Ptr 的点云指针 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr sd; // 定义一个4x4的Eigen矩阵来表示变换 Eigen::Matrix4f transform_matrix(Eigen::Affine3f::Identity()); // 初始化为单位变换 // 设置你需要的三维变换(例如平移、旋转) transform_matrix(0, 3) = 0.5; // 平移在X轴上 transform_matrix(1, 3) = -0.5; // 平移在Y轴上 // 或者设置旋转,例如绕Z轴旋转90度 // Eigen::AngleAxisf rotation_angle(90 * M_PI / 180.0, Eigen::Vector3f::UnitZ()); // transform_matrix = transform_matrix * Eigen::AngleAxisf(rotation_angle); // 将Eigen矩阵转换为PCL PointCloud 变换 pcl::transformPointCloud(*sd, *sd, transform_matrix.cast<float>()); ``` 在这个例子中,我们假设`sd`已经被填充了点云数据。`pcl::transformPointCloud`函数接收原始点云、变换后的点云以及一个表示变换的矩阵。注意,`cast<float>()`是为了确保矩阵的操作与浮点型的PCL数据兼容。
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//粗配准 void PointProcessing::coarseRegistration( const std::vector::Ptr>& clusters, // 多簇源点云 const pcl::PointCloud::Ptr& target, // 目标点云 std::vector<Eigen::Matrix4f>& transformation_matrices, // 输出变换矩阵集合 float sac_ia_max_distance, // SAC-IA最大对应距离 int feature_radius // FPFH特征半径 ) { transformation_matrices.clear(); // 遍历每个簇 for (const auto& cluster : clusters) { // --- 1. 源簇关键点提取 --- pcl::PointCloud::Ptr src_keypoints(new pcl::PointCloud); pcl::UniformSampling uniform_sampling; uniform_sampling.setInputCloud(cluster); uniform_sampling.setRadiusSearch(2.0); // 关键点采样半径(可参数化) uniform_sampling.filter(*src_keypoints); // --- 2. 目标关键点提取(复用同一采样器)--- pcl::PointCloud::Ptr tgt_keypoints(new pcl::PointCloud); uniform_sampling.setInputCloud(target); uniform_sampling.filter(*tgt_keypoints); // --- 3. 使用自定义函数计算法线 --- pcl::PointCloud::Ptr src_normals(new pcl::PointCloud); computernormals(src_keypoints, src_normals, 5.0); // 法线半径5.0 pcl::PointCloud::Ptr tgt_normals(new pcl::PointCloud); computernormals(tgt_keypoints, tgt_normals, 5.0); // --- 4. 使用自定义函数计算FPFH特征 --- pcl::PointCloud::Ptr src_features(new pcl::FPFHSignature33); computerFPFH(src_keypoints, src_normals, src_features, feature_radius); pcl::PointCloud::Ptr tgt_features(new pcl::FPFHSignature33); computerFPFH(tgt_keypoints, tgt_normals, tgt_features, feature_radius); // --- 5. SAC-IA配准 --- pcl::SampleConsensusInitialAlignment sac_ia; sac_ia.setInputSource(src_keypoints); sac_ia.setSourceFeatures(src_features); sac_ia.setInputTarget(tgt_keypoints); sac_ia.setTargetFeatures(tgt_features); sac_ia.setMaxCorrespondenceDistance(sac_ia_max_distance); pcl::PointCloud::Ptr aligned(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr aligned(new pcl::PointCloud); sac_ia.align(*aligned); // 无返回值,直接执行 // 检查变换矩阵有效性 Eigen::Matrix4f matrix = sac_ia.getFinalTransformation(); if (!matrix.isZero() && !matrix.hasNaN()) { transformation_matrices.push_back(matrix); } else { transformation_matrices.push_back(Eigen::Matrix4f::Identity()); } } }其中clusters是一个包含多个聚类的容器,修改这个函数,循环遍历clusters,计算法线与特征,随后与target进行粗配准

void PointProcessing::coarseRegistration( std::vector::Ptr>& clusters, // 多簇源点云 pcl::PointCloud::Ptr& target, // 目标点云 std::vector<Eigen::Matrix4f>& transformation_matrices, // 输出变换矩阵集合 float sac_ia_max_distance, // SAC-IA最大对应距离 int feature_radius // FPFH特征半径 ) { transformation_matrices.clear(); // 遍历每个簇 for (const auto& cluster : clusters) { // --- 1. 源簇关键点提取 --- pcl::PointCloud::Ptr src_keypoints(new pcl::PointCloud); pcl::UniformSampling uniform_sampling; uniform_sampling.setInputCloud(cluster); uniform_sampling.setRadiusSearch(2.0); // 关键点采样半径(可参数化) uniform_sampling.filter(*src_keypoints); // --- 2. 目标关键点提取(复用同一采样器)--- pcl::PointCloud::Ptr tgt_keypoints(new pcl::PointCloud); uniform_sampling.setInputCloud(target); uniform_sampling.filter(*tgt_keypoints); // --- 3. 使用自定义函数计算法线 --- pcl::PointCloud::Ptr src_normals(new pcl::PointCloud); computernormals(src_keypoints, src_normals, 5.0); // 法线半径5.0 pcl::PointCloud::Ptr tgt_normals(new pcl::PointCloud); computernormals(tgt_keypoints, tgt_normals, 5.0); // --- 4. 使用自定义函数计算FPFH特征 --- pcl::PointCloud::Ptr src_features(new pcl::FPFHSignature33); computerFPFH(src_keypoints, src_normals, src_features, feature_radius); pcl::PointCloud::Ptr tgt_features(new pcl::FPFHSignature33); computerFPFH(tgt_keypoints, tgt_normals, tgt_features, feature_radius); // --- 5. SAC-IA配准 --- pcl::SampleConsensusInitialAlignment sac_ia; sac_ia.setInputSource(src_keypoints); sac_ia.setSourceFeatures(src_features); sac_ia.setInputTarget(tgt_keypoints); sac_ia.setTargetFeatures(tgt_features); sac_ia.setMaxCorrespondenceDistance(sac_ia_max_distance); pcl::PointCloud::Ptr aligned(new pcl::PointCloud); sac_ia.align(*aligned); // 无返回值,直接执行 // 检查变换矩阵有效性 Eigen::Matrix4f matrix = sac_ia.getFinalTransformation(); if (!matrix.isZero() && !matrix.hasNaN()) { transformation_matrices.push_back(matrix); } else { transformation_matrices.push_back(Eigen::Matrix4f::Identity()); } } } 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2440 “初始化”: 无法从“Y *”转换为“pcl::PointCloud *” PCL_Debug d:\program files\pcl 1.8.1\3rdparty\boost\include\boost-1_64\boost\smart_ptr\shared_ptr.hpp 362 错误 C2439 “boost::shared_ptr>::px”: 未能初始化成员 PCL_Debug d:\program files\pcl 1.8.1\3rdparty\boost\include\boost-1_64\boost\smart_ptr\shared_ptr.hpp 362

/* 多源异构点云配准数据的滤波及精度分析 */ #include // 点云文件I/O #include // 移动最小二乘曲面重建 #include // 点类型定义 #include // 体素网格下采样 #include // 多线程法线估计 #include // 可视化模块 #include // 半径离群点移除 #include // 统计离群点移除 using namespace std; int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud_a(new pcl::PointCloud); string path = "D:\\新建文件夹\\点云数据集\\Point Cloud Library Files PCD datasets\\kitchen\\Rf3.pcd"; if (pcl::io::loadPCDFile(path, *cloud_a) == -1) { PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n"); return (-1); } //*******多源异构********** pcl::PointCloud::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud); pcl::StatisticalOutlierRemoval sor; sor.setInputCloud(cloud_a); sor.setMeanK(15); // 邻域点数量 sor.setStddevMulThresh(1); // 标准差倍数阈值 sor.filter(*cloud1); // 输出到cloud1,邻域15个点,距离均值超过1倍标准差视为离群点 pcl::PointCloud::Ptr cloud11(new pcl::PointCloud); pcl::VoxelGrid grid; grid.setInputCloud(cloud1); Eigen::Vector4f leaf_size{ 0.08,0.08,0.08,0 }; grid.setLeafSize(leaf_size); grid.filter(*cloud11); pcl::PointCloud::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud); pcl::RadiusOutlierRemoval ror; ror.setInputCloud(cloud11); ror.setRadiusSearch(0.1); ror.setMinNeighborsInRadius(1); ror.filter(*cloud2); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); pcl::PointCloud::Ptr mls_points_normal(new pcl::PointCloud); pcl::MovingLeastSquares mls; mls.setInputCloud(cloud2); mls.setComputeNormals(true); // mls.setPolynomialFit(true); mls.setPolynomialOrder(2); // MLS拟合的阶数 mls.setSearchMethod(tree); mls.setSearchRadius(0.3); // 邻域搜索半径 mls.setNumberOfThreads(4); mls.process(*mls_points_normal); cout << "mls poits size is: " << mls_points_normal->size() << endl; pcl::io::savePCDFileASCII("多源异构.pcd", *mls_points_normal); pcl::PointCloud::Ptr cloud3(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("多源异构.pcd", *cloud3); // -----------------------------可视化----------------------------------- pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer"); int v1 = 0; int v2 = 1; viewer.createViewPort(0, 0, 0.5, 1, v1); viewer.createViewPort(0.5, 0, 1, 1, v2); viewer.addPointCloud(cloud_a, "original cloud", v1); viewer.addPointCloud(cloud3, "cloud", v2); viewer.setBackgroundColor(255, 255, 255); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1, 0, 0, "original cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 4, "original cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0, 0, 0, "cloud"); viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 4, "cloud"); viewer.spin(); return 0; }详细解释一下这段代码,如有问题,请给出改进意见。

#include <iostream> #include #include #include // 使用OMP加速法向量计算 #include // 非线性ICP算法 #include #include <boost/thread/thread.hpp> #include // 控制台时间计时器 using namespace std; // 计算法线 pcl::PointCloud::Ptr compute_normals(pcl::PointCloud::Ptr input_cloud) { pcl::NormalEstimationOMP normal_estimator; pcl::PointCloud::Ptr normals(new pcl::PointCloud); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); normal_estimator.setNumberOfThreads(8); // 使用多线程加速法线计算 normal_estimator.setInputCloud(input_cloud); // 设置输入点云 normal_estimator.setSearchMethod(tree); // 设置 KD 树搜索 normal_estimator.setKSearch(10); // 设置 K 近邻搜索 normal_estimator.compute(*normals); // 计算法线 // 拼接点云数据与法线 pcl::PointCloud::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud); pcl::concatenateFields(*input_cloud, *normals, *cloud_with_normals); return cloud_with_normals; } // 执行 LM-ICP 配准 void run_lm_icp(pcl::PointCloud::Ptr& source_normal, pcl::PointCloud::Ptr& target_normal, Eigen::Matrix4f& final_transform, pcl::PointCloud::Ptr& icp_cloud) { // 初始化 LM ICP 对象 pcl::IterativeClosestPointNonLinear lm_icp; // 设置 ICP 参数 lm_icp.setInputSource(source_normal); lm_icp.setInputTarget(target_normal); lm_icp.setTransformationEpsilon(1e-10); // 设置最小转换差异 lm_icp.setMaxCorrespondenceDistance(10); // 设置最大对应点距离 lm_icp.setEuclideanFitnessEpsilon(0.001); // 设置均方误差收敛条件 lm_icp.setMaximumIterations(50); // 设置最大迭代次数 // 执行 LM-ICP 配准 lm_icp.align(*icp_cloud); final_transform = lm_icp.getFinalTransformation(); std::cout

g++ -o pcd_to_pcd line_pcd.cpp -I/usr/include/pcl-1.12/ -I/usr/include/eigen3/ -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/ -lpcl_common -lpcl_io -lpcl_octree -lpcl_filters -loctomap -loctomath /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o: in function main': line_pcd.cpp:(.text+0x1d3): undefined reference to pcl::RandomSampleConsensus::computeModel(int)' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl21RandomSampleConsensusINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl21RandomSampleConsensusINS_8PointXYZEEE]+0x20): undefined reference to pcl::RandomSampleConsensus::computeModel(int)' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE]+0x28): undefined reference to pcl::SampleConsensusModelLine::computeModelCoefficients(std::vector<int, std::allocator<int> > const&, Eigen::Matrix<float, -1, 1, 0, -1, 1>&) const' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE]+0x30): undefined reference to pcl::SampleConsensusModelLine::optimizeModelCoefficients(std::vector<int, std::allocator<int> > const&, Eigen::Matrix<float, -1, 1, 0, -1, 1> const&, Eigen::Matrix<float, -1, 1, 0, -1, 1>&) const' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE]+0x38): undefined reference to pcl::SampleConsensusModelLine::getDistancesToModel(Eigen::Matrix<float, -1, 1, 0, -1, 1> const&, std::vector<double, std::allocator<double> >&) const' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE]+0x40): undefined reference to pcl::SampleConsensusModelLine::selectWithinDistance(Eigen::Matrix<float, -1, 1, 0, -1, 1> const&, double, std::vector<int, std::allocator<int> >&)' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE]+0x48): undefined reference to pcl::SampleConsensusModelLine::countWithinDistance(Eigen::Matrix<float, -1, 1, 0, -1, 1> const&, double) const' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE]+0x50): undefined reference to pcl::SampleConsensusModelLine::projectPoints(std::vector<int, std::allocator<int> > const&, Eigen::Matrix<float, -1, 1, 0, -1, 1> const&, pcl::PointCloud&, bool) const' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE]+0x58): undefined reference to pcl::SampleConsensusModelLine::doSamplesVerifyModel(std::set<int, std::less<int>, std::allocator<int> > const&, Eigen::Matrix<float, -1, 1, 0, -1, 1> const&, double) const' /usr/bin/ld: /tmp/cc5b11xV.o:(.data.rel.ro._ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE[_ZTVN3pcl24SampleConsensusModelLineINS_8PointXYZEEE]+0x78): undefined reference to pcl::SampleConsensusModelLine::isSampleGood(std::vector<int, std::allocator<int> > const&) const' collect2: error: ld returned 1 exit status

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