【PCL】输入输出（I/O）

DevFrank

发布于 2024-07-24 15:02:43

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发布于 2024-07-24 15:02:43

文章被收录于专栏：C++开发学习交流

学习资料

最重要的参考资料是官网：https://pointclouds.org/，Docs是函数手册，Tutorials是代码示例，两者结合学习（shiyong）。

另外，有位大佬总结了PCL的相关资料，在这里，太感谢了，有学习方法和demo演示等等，跟着学就完事了。

总的来说，PCL主要是对16个模块的函数进行学习，掌握基础后，重点是要做相关项目，积累实战经验。大家都建议在Ubuntu学习，但对我而言，我却觉得在Windows下更能理解PCL相关第三方库和头文件、库目录等的配置，而且用VS调试也比较方便，因人而异吧，我是在Windows学习，然后工程化再转到Ubuntu。

点云文件格式

点云IO相关函数如下：https://pointclouds.org/documentation/group__io.html

在PCD格式出现之前，描述3D物体的格式有PLY、STL、OBJ、X3D等，但这些格式都无法满足点云在感知领域的数据处理要求，因此PCD格式诞生。

PCD文件的入口定义一般有：

VERSION
FIELDS
SIZE
TYPE
COUNT
WIDTH
HEIGHT
VIEWPOINT
POINTS
DATA

例如，对比这个例子：

# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format
VERSION .7
FIELDS x y z rgb
SIZE 4 4 4 4
TYPE F F F F
COUNT 1 1 1 1
WIDTH 213
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 213
DATA ascii
0.93773 0.33763 0 4.2108e+06
0.90805 0.35641 0 4.2108e+06
0.81915 0.32 0 4.2108e+06
0.97192 0.278 0 4.2108e+06

写入点云数据到PCD文件

创建write_pcd.cpp：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>	//pcd输入输出头
#include <pcl/point_types.h>	//pcd点云类型头

using namespace std;

int main()
{
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;	//实例化模板类PointCloud，类型为PointXYZ

	//写入点云数据，用随机数填充
	cloud.width = 5;
	cloud.height = 1;
	cloud.is_dense = false;	//是否是稠密型
	cloud.resize(cloud.width * cloud.height);

	for (auto& point : cloud)
	{
		point.x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		point.y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		point.z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
	}

	pcl::io::savePCDFileASCII("test_pcd.pcd", cloud);
	cerr << "Saved " << cloud.size() << " data points to test_pcd.pcd." << endl;
	//cerr：输出到标准错误的ostream对象，常用于程序错误信息；

	for(const auto& point: cloud)
		cerr << "    " << point.x << " " << point.y << " " << point.z << endl;

	return 0;
}

运行结果如下：

从PCD文件读取点云数据

创建pcd_read.cpp：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>		//pcd输入输出头
#include <pcl/point_types.h>	//pcd点云类型头

using namespace std;

int main()
{
	//创建一个PointCloud<pcl::PointXYZ>  boost共享指针并进行实例化
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

	//判断点云文件是否存在
	if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("test_pcd.pcd", *cloud) == -1)
	{
		PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n");
		return (-1);
	}
	//转为PCD点云类型并输出
	cout << "Loaded "
		<< cloud->width * cloud->height // 宽*高
		<< " data points from test_pcd.pcd with the following fields: "
		<< endl;
	for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
		cout << "    " << cloud->points[i].x
		<< " " << cloud->points[i].y
		<< " " << cloud->points[i].z << endl;

	return (0);
}

运行结果如下：

点云拼接

点云拼接有点云连接concatenate points（纵向连接）和字段连接concatenate fields（横向连接）两种。创建concatenate_clouds.cpp：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>		//pcd输入输出头
#include <pcl/point_types.h>	//pcd点云类型头

using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
	cout << "argc: " << argc << endl;
	cout << "argv: " << argv[1] << endl;
	if (argc != 2) //提示如果执行可执行文件输入两个参数 -f 或者-p
	{
		cerr << "please specify command line arg '-f' or '-p'" << endl;
		exit(0);
	}
	//申明三个pcl::PointXYZ点云数据类型，分别为cloud_a, cloud_b, cloud_c
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_a, cloud_b, cloud_c;
	//存储进行连接时需要的Normal点云,Normal (float n_x, float n_y, float n_z)
	pcl::PointCloud<pcl::Normal> n_cloud_b;
	//存储连接XYZ与normal后的点云
	pcl::PointCloud<pcl::PointNormal> p_n_cloud_c;

	// 创建点云数据
	//设置cloud_a的个数为5
	cloud_a.width = 5;
	cloud_a.height = cloud_b.height = n_cloud_b.height = 1; //设置都为无序点云
	cloud_a.points.resize(cloud_a.width * cloud_a.height);  //总数
	if (strcmp(argv[1], "-p") == 0)                         //判断是否为连接a+b=c(点云连接)
	{
		cloud_b.width = 3;
		cloud_b.points.resize(cloud_b.width * cloud_b.height);
	}
	else
	{
		n_cloud_b.width = 5; //如果是连接XYZ与normal则生成5个法线（字段间连接）
		n_cloud_b.points.resize(n_cloud_b.width * n_cloud_b.height);
	}
	//以下循环生成无序点云填充上面定义的两种类型的点云数据
	for (size_t i = 0; i < cloud_a.points.size(); ++i)
	{ //cloud_a产生三个点（每个点都有X Y Z 三个随机填充的值）
		cloud_a.points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		cloud_a.points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		cloud_a.points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
	}
	if (strcmp(argv[1], "-p") == 0)
		for (size_t i = 0; i < cloud_b.points.size(); ++i)
		{ //如果连接a+b=c，则cloud_b用三个点作为xyz的数据
			cloud_b.points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
			cloud_b.points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
			cloud_b.points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		}
	else
		for (size_t i = 0; i < n_cloud_b.points.size(); ++i)
		{ //如果连接xyz+normal=xyznormal则n_cloud_b用5个点作为normal数据
			n_cloud_b.points[i].normal[0] = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
			n_cloud_b.points[i].normal[1] = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
			n_cloud_b.points[i].normal[2] = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
		}
	/*******************************************************************
	定义了连接点云会用到的5个点云对象：3个输入（cloud_a cloud_b 和n_cloud_b）
	两个输出（cloud_c  n_cloud_c）然后为两个输入点云cloud_a和 cloud_b或者cloud_a 和n_cloud_b填充数据
	********************************************************************/
	//输出Cloud A
	cerr << "Cloud A: " << endl;
	for (size_t i = 0; i < cloud_a.points.size(); ++i)
		cerr << "    " << cloud_a.points[i].x << " " << cloud_a.points[i].y << " " << cloud_a.points[i].z << endl;
	//输出Cloud B
	cerr << "Cloud B: " << endl;
	if (strcmp(argv[1], "-p") == 0)
		for (size_t i = 0; i < cloud_b.points.size(); ++i)
			cerr << "    " << cloud_b.points[i].x << " " << cloud_b.points[i].y << " " << cloud_b.points[i].z << endl;
	else //输出n_Cloud_b
		for (size_t i = 0; i < n_cloud_b.points.size(); ++i)
			cerr << "    " << n_cloud_b.points[i].normal[0] << " " << n_cloud_b.points[i].normal[1] << " " << n_cloud_b.points[i].normal[2] << endl;

	// 两种方式
	if (strcmp(argv[1], "-p") == 0)
	{
		cloud_c = cloud_a;
		cloud_c += cloud_b; //连接点云 （把cloud_a和cloud_b连接一起创建cloud_c后输出）
		cerr << "Cloud C: " << endl;
		for (size_t i = 0; i < cloud_c.points.size(); ++i)
			cerr << "    " << cloud_c.points[i].x << " " << cloud_c.points[i].y << " " << cloud_c.points[i].z << " " << endl;
	}
	else
	{ //连接字段  （把cloud_a和 n_cloud_b字段连接 一起创建 p_n_cloud_c)
		pcl::concatenateFields(cloud_a, n_cloud_b, p_n_cloud_c);
		cerr << "Cloud C: " << endl;
		for (size_t i = 0; i < p_n_cloud_c.points.size(); ++i)
			cerr << "    " << p_n_cloud_c.points[i].x << " " << p_n_cloud_c.points[i].y << " " << p_n_cloud_c.points[i].z << " " << p_n_cloud_c.points[i].normal[0] << " " << p_n_cloud_c.points[i].normal[1] << " " << p_n_cloud_c.points[i].normal[2] << endl;
	}
	return (0);
}

运行点云连接-p：