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这个函数 loadPCDFile (const std::string &file_name, pcl::PointCloud<PointT> &cloud) { pcl::PCDReader p; return (p.read (file_name, cloud)); }能读.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 35947 HEIGHT 1 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 POINTS 35947 DATA ascii

时间: 2024-03-26 15:40:44 浏览: 165
可以使用 `loadPCDFile` 函数读取 PCD v0.7 版本的 ASCII 格式的点云数据。该函数的定义如下: ```c++ template <typename PointT> int pcl::PCDReader::read ( const std::string &file_name, pcl::PointCloud<PointT> &cloud, const Eigen::Vector4f &origin = Eigen::Vector4f::Zero (), const Eigen::Quaternionf &orientation = Eigen::Quaternionf::Identity (), int offset = 0) ``` 其中,`file_name` 参数为点云文件名,`cloud` 参数为存储点云数据的对象,`origin` 和 `orientation` 参数为点云数据的起始点和方向,`offset` 参数为读取点云数据的偏移量。 在使用该函数读取 PCD v0.7 版本的 ASCII 格式点云数据时,需要使用与文件中数据类型相同的点云结构体。例如,对于包含 x、y、z 三个字段的点云数据,可以使用 `pcl::PointXYZ` 结构体来表示。读取文件的代码如下: ```c++ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PCDReader reader; reader.read("filename.pcd", *cloud); ``` 在这里,`pcl::PointXYZ` 结构体表示包含 x、y、z 三个字段的点云数据类型,`cloud` 对象为存储点云数据的对象。请确保文件路径和文件名正确,以及文件中的点云数据类型与代码中的数据类型一致。
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// 1. 读取PCD文件 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); if (pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud) == -1) { std::cerr << "读取文件失败!" << std::endl; return -1; } // 2. RANSAC直线拟合 pcl::SampleConsensusModelLine::Ptr model( new pcl::SampleConsensusModelLine(cloud)); pcl::RandomSampleConsensus ransac(model); ransac.setDistanceThreshold(0.01); ransac.computeModel(); // 提取直线参数 Eigen::VectorXf coeffs; ransac.getModelCoefficients(coeffs); Eigen::Vector3f line_point = coeffs.head<3>(); Eigen::Vector3f line_dir = coeffs.segment<3>(3).normalized(); // 3. 找到原始点云x最小值点 PointT min_x_point = cloud->points[0]; for (const auto& p : *cloud) { if (p.x < min_x_point.x) min_x_point = p; } // 将x最小值点投影到直线上 float t = (min_x_point.x - line_point.x()) / line_dir.x(); Eigen::Vector3f start_point = line_point + t * line_dir; // 4. 计算步长(基于原始端点距离) PointT endpoint1, endpoint2; float max_dist = 0; for (size_t i=0; i<cloud->size(); ++i) { for (size_t j=i+1; j<cloud->size(); ++j) { float d = pcl::euclideanDistance(cloud->at(i), cloud->at(j)); if (d > max_dist) { max_dist = d; endpoint1 = cloud->at(i); endpoint2 = cloud->at(j); } } } float step = max_dist / (cloud->size() - 1); // 5. 生成新点云 pcl::PointCloud::Ptr new_cloud(new pcl::PointCloud); for (size_t i=0; i<cloud->size(); ++i) { Eigen::Vector3f new_p = start_point + i * step * line_dir; new_cloud->push_back(PointT(new_p.x(), new_p.y(), new_p.z())); }请问怎么区分x的方向正好是方向的方向?

template <typename PointT> void fromPCLPointCloud2 (const pcl::PCLPointCloud2& msg, pcl::PointCloud& cloud, const MsgFieldMap& field_map) { // Copy info fields cloud.header = msg.header; cloud.width = msg.width; cloud.height = msg.height; cloud.is_dense = msg.is_dense == 1; // Copy point data cloud.resize (msg.width * msg.height); std::uint8_t* cloud_data = reinterpret_cast<std::uint8_t*>(&cloud[0]); // Check if we can copy adjacent points in a single memcpy. We can do so if there // is exactly one field to copy and it is the same size as the source and destination // point types. if (field_map.size() == 1 && field_map[0].serialized_offset == 0 && field_map[0].struct_offset == 0 && field_map[0].size == msg.point_step && field_map[0].size == sizeof(PointT)) { const auto cloud_row_step = (sizeof (PointT) * cloud.width); const std::uint8_t* msg_data = &msg.data[0]; // Should usually be able to copy all rows at once if (msg.row_step == cloud_row_step) { memcpy (cloud_data, msg_data, msg.data.size ()); } else { for (uindex_t i = 0; i < msg.height; ++i, cloud_data += cloud_row_step, msg_data += msg.row_step) memcpy (cloud_data, msg_data, cloud_row_step); } } else { // If not, memcpy each group of contiguous fields separately for (uindex_t row = 0; row < msg.height; ++row) { const std::uint8_t* row_data = &msg.data[row * msg.row_step]; for (uindex_t col = 0; col < msg.width; ++col) { const std::uint8_t* msg_data = row_data + col * msg.point_step; for (const detail::FieldMapping& mapping : field_map) { memcpy (cloud_data + mapping.struct_offset, msg_data + mapping.serialized_offset, mapping.size); } cloud_data += sizeof (PointT); } } } }

按照我的要求给出不报错的代码,VS2019,PCL版本为1.10.1,给出完整代码,这些代码用于测量行李箱的长宽高,误差要在1cm以内,尽可能优化它,双目摄像头垂直在行李箱上方160cm左右,行李箱位于传送带上,在我给出的代码上进行二次开发 main: #include "gvCamera.h" #include <iostream> int main(int argc, char* argv[]) { std::cout << " **************************************** " << std::endl; std::cout << " ************** GV_D100 ***************** " << std::endl; std::cout << " **************************************** " << std::endl; std::shared_ptr<GvCamera> gvCamera = std::make_shared<GvCamera>(); bool irSwich = false; bool depthSwitch = true; bool rgbSwitch = true; bool alignDepthSwitch = false; gvCamera->setIRSwitch(irSwich); gvCamera->setDepthSwitch(depthSwitch); gvCamera->setRGBSwitch(rgbSwitch); if (alignDepthSwitch && depthSwitch) gvCamera->setDepthAlignSwitch(alignDepthSwitch); gvCamera->Preview3DCamera(); std::vector<float> calibData = gvCamera->getCalibrationParams(); std::cout << "Calibration Params : " << calibData[0] << " " << calibData[1] << " " << calibData[2] << " " << calibData[3] << std::endl; cv::Mat leftCameraMatrix = gvCamera->getLeftCameraMatrix(); std::cout << "leftCameraMatrix : " << leftCameraMatrix << std::endl; cv::Mat leftDistCoeffs = gvCamera->getLeftDistCoeffs(); std::cout << "leftDistCoeffs : " << leftDistCoeffs << std::endl; cv::Mat rightCameraMatrix = gvCamera->getRightCameraMatrix(); std::cout << "rightCameraMatrix : " << rightCameraMatrix << std::endl; cv::Mat rightDistCoeffs = gvCamera->getRightDistCoeffs(); std::cout << "rightDistCoeffs : " << rightDistCoeffs << std::endl; cv::Mat stereoRotation = gvCamera->getStereoRotation(); std::cout << "stereoRotation : " << stereoRotation << std::endl; cv::Mat stereoTranslation = gvCamera->getStereoTranslation(); std::cout << "stereoTranslation : " << stereoTranslation << std::endl; cv::Mat rgbCammeraMatrix = gvCamera->getRgbCameraMatrix(); std::cout << "rgbCameraMatrix : " << rgbCammeraMatrix << std::endl; cv::Mat rgbDistCoeffs = gvCamera->getRgbDistCoeffs(); std::cout << "rgbDistCoeffs : " << rgbDistCoeffs << std::endl; int waitTime = 0; while (true) { waitTime++; if (gvCamera->getIRSwitch()) { cv::Mat leftIr = gvCamera->getLeftIRImage(); cv::Mat rightIr = gvCamera->getRightIRImage(); if (!leftIr.empty()) cv::imshow("leftIr", leftIr); if (!rightIr.empty()) cv::imshow("rightIr", rightIr); } if (gvCamera->getDepthSwitch()) { cv::Mat depth = gvCamera->getDepthImage(); if (!depth.empty()) { //cv::imshow("depth", depth); cv::Mat nmt, colored; cv::convertScaleAbs(depth, nmt, 0.1); cv::applyColorMap(nmt, colored, cv::COLORMAP_JET); cv::imshow("depth ", colored); } } if (gvCamera->getRGBSwitch()) { cv::Mat rgb = gvCamera->getRgbImage(); if (!rgb.empty()) cv::imshow("rgb", rgb); if (waitTime > 5) { if (gvCamera->getDepthSwitch() && gvCamera->getRGBSwitch() && gvCamera->getDepthAlignSwitch()) { // 获取单通道的深度图 cv::Mat alignDepth = gvCamera->getAlignDepthImage(); if (!alignDepth.empty()) { cv::imshow("alignDepth", alignDepth); } cv::Mat alignColorDepth = gvCamera->getAlignColorDepthImage(); if (!alignColorDepth.empty()) cv::imshow("alignColorDepth", alignColorDepth); // 获取三通道的深度图 cv::Mat alignPointCloud = gvCamera->getAlinePointCloud(); if (!alignPointCloud.empty()) cv::imshow("alignPointCloud", alignPointCloud); } } } cv::waitKey(10); } return 0; } gvcamera.h: #include <dshow.h> #include "qedit.h" #include <vector> #include <functional> #include <Windows.h> #include <string> #include <iostream> #include <comutil.h> #include <atlstr.h> #include <opencv.hpp> #include <highgui.hpp> #include <iostream> #include "camera.hpp" #include <condition_variable> #include "VideoCapture.h" #include "SendDataByUSB.h" #include "depth2color.h" #pragma comment(lib, "strmiids") #pragma comment(lib, "comsupp.lib") #define IMAGE_W 640 #define IMAGE_H 400 class GvCamera { public: GvCamera(); ~GvCamera(); void Preview3DCamera(); void Stop3DCamera(); void initialVideo(); void processFrame(const unsigned char* buff, int len, VideoDevice* device); //void depth2RgbPointCloud(const cv::Mat& depthImage, const cv::Mat& color, const cv::Mat& cameraMatix, pcl::PointCloud::Ptr& pointcloud); //void depth2PointCloud(const cv::Mat& depthImage, const cv::Mat& cameraMatix, pcl::PointCloud::Ptr& pointcloud); //void ReadWriteConfig(bool bRead, bool bOpenRGB = false); bool ReadCameraCalibrationFactor(); bool ReadIR2IRCalibrationParams(); bool ReadIR2RGBCalibrationParams(); inline void setIRSwitch(bool showIR) { bShowIR = showIR; } inline bool getIRSwitch() { return bShowIR; } inline void setRGBSwitch(bool showRGB) { bShowRGB = showRGB; } inline bool getRGBSwitch() { return bShowRGB; }; inline void setDepthSwitch(bool showDepth) { bShowDepth = showDepth; } inline bool getDepthSwitch() { return bShowDepth; }; inline void setDepthAlignSwitch(bool showDepthAlign) { bShowDepthAlign = showDepthAlign; } inline bool getDepthAlignSwitch() { return bShowDepthAlign; }; //getImage inline cv::Mat getLeftIRImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return leftIRImage_; }; inline cv::Mat getRightIRImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return rightIRImage_; }; inline cv::Mat getDepthImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return depthImage_; }; inline cv::Mat getAlignDepthImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return alignDepthImage_; } inline cv::Mat getAlignColorDepthImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return alignColorDepthImage_; } inline cv::Mat getRgbImage() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return rgbImage_; }; inline cv::Mat getAlinePointCloud() { std::lock_guard<std::mutex> lock(dataLock_); return alignPointCloudImage_; } //get Depth params inline std::vector<float> getCalibrationParams() { return calibParams_; }; //get IR params inline cv::Mat getLeftCameraMatrix() { return leftCameraMatrix_; }; inline cv::Mat getLeftDistCoeffs() { return leftDistCoeffs_; }; inline cv::Mat getRightCameraMatrix() { return rightCameraMatrix_; }; inline cv::Mat getRightDistCoeffs() { return rightDistCoeffs_; }; inline cv::Mat getStereoRotation() { return stereoRotation_; }; inline cv::Mat getStereoTranslation() { return stereoTranslation_; }; //get rgb params inline cv::Mat getRgbCameraMatrix() { return rgbCameraMatrix_; }; inline cv::Mat getRgbDistCoeffs() { return rgbDistCoeffs_; }; private: Camera* m_pCamera; VideoCapture_HC* m_videoCapture; std::vector<float> calibParams_; bool m_bCloseAll = true; bool arr_bCloseWindows[4] = { false }; bool b_Find_Camera_Dev = true; bool bShowRGB; bool bShowIR; bool bShowDepth; bool bShowDepthAlign; bool dataReady_; // Image cv::Mat leftIRImage_; cv::Mat rightIRImage_; cv::Mat depthImage_; cv::Mat rgbImage_; cv::Mat alignDepthImage_; cv::Mat alignColorDepthImage_; cv::Mat alignPointCloudImage_; // params cv::Mat leftCameraMatrix_; cv::Mat leftDistCoeffs_; cv::Mat rightCameraMatrix_; cv::Mat rightDistCoeffs_; cv::Mat stereoRotation_; cv::Mat stereoTranslation_; cv::Mat rgbCameraMatrix_; cv::Mat rgbDistCoeffs_; //pcl::PointCloud::Ptr pointcloud_; //int pcdStartTime_; std::mutex cameraClock_; std::condition_variable cameraCond_; int nCurrent = 0x7f; CString strCameraSN; std::mutex dataLock_; gv::DepthAlignToColor depth2Color_; gv::DepthAlignToColor::Parameters d2cParams_; };

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