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问为什么点云库的loadPCDFile这么慢？
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Stack Overflow用户

提问于 2017-04-20 14:00:24

回答 3查看 3.1K关注 0票数 1

我从一个PCD文件中读取220万个点，loadPCDFile在Release和Debug模式下都在使用大约13秒的时间。考虑到像CloudCompare这样的可视化程序可以在几毫秒内读取文件，我希望我正在做一些比需要做的更困难的事情。

我做错了什么？

我的PCD文件的顶部：

# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format
VERSION 0.7
FIELDS rgb x y z _
SIZE 4 4 4 4 1
TYPE F F F F U
COUNT 1 1 1 1 4
WIDTH 2206753
HEIGHT 1
VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0
POINTS 2206753
DATA binary
    ¥•ÃöèÝÃájfD        ®§”ÃÍÌÝÃá:fD        H”Ã¸¾ÝÃH!fD   .....

从我的代码中读取文件：

#include <iostream>
#include <vector>

#include <pcl/common/common.h>
#include <pcl/common/common_headers.h>
#include <pcl/common/angles.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>

int main() {
    (...)

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr largeCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
    largeCloud->points.resize(3000000); //Tried to force resizing only once. Did not help much.

    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZRGB>("MY_POINTS.pcd", *largeCloud) == -1) {
        PCL_ERROR("Couldn't read file MY_POINTS.pcd\n");
        return(-1);
    }

    (...)
    return 0;
}

(使用PCL 1.8和Visual Studio 2015)

point-cloud-library

c++

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-05-03 17:23:36

以下摘要..。

PCL在加载云时稍慢，比较格式化的PCD文件。从头看，CC似乎在PCL不喜欢并且必须格式化的每一点上都添加了一个额外的变量。但这只是一个30%-40%的加载时间的差异。
结果表明，在相同大小的点云(3M)下，我的计算机用了13秒的时间从云端加载，比较了程序在Debug模式下编译时的情况，在Release模式下加载相同云的时间仅为0.25s。我认为您正在调试模式下运行。根据编译/安装Release的方式，可能需要重新构建PCL以生成适当的PCL构建。我的猜测是，无论您认为您在做什么，从Debug更改为Release，实际上并不是在使用PCL发布库。

在PCL中，在几乎所有函数中，从Debug迁移到Release通常会使处理速度提高一到两个数量级(因为PCL大量使用大型数组对象，这些对象必须在Debug模式下进行不同的管理，以提高可见性)

用云比较文件测试PCL

下面是我运行的生成以下输出的代码：

std::cout << "Press enter to load cloud compare sample" << std::endl;
    std::cin.get();

    TimeStamp stopWatch = TimeStamp();
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr tempCloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
    pcl::io::loadPCDFile("C:/SO/testTorusColor.pcd", *tempCloud2);

    stopWatch.fullStamp(true);
    std::cout <<"Points loaded: "<< tempCloud2->points.size() << std::endl;
    std::cout << "Sample point: " << tempCloud2->points.at(0) << std::endl;
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "Press enter to save cloud in pcl format " << std::endl;
    std::cin.get();
    pcl::io::savePCDFileBinary("C:/SO/testTorusColorPCLFormatted.pcd", *tempCloud2);

    std::cout << "Press enter to load formatted cloud" << std::endl;
    std::cin.get();

    stopWatch = TimeStamp();
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr tempCloud3(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
    pcl::io::loadPCDFile("C:/SO/testTorusColorPCLFormatted.pcd", *tempCloud3);
    stopWatch.fullStamp(true);
    std::cout << "Points loaded: " << tempCloud3->points.size() << std::endl;
    std::cout << "Sample point: " << tempCloud3->points.at(0) << std::endl;
    std::cout << std::endl;

    std::cin.get();

云比较生成的彩色云(3M点和颜色)：

在Debug中运行，使用3M pt云再现您的大致加载时间：

在Release中运行

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2017-05-03 14:07:55

我正好遇到了这种情况。它简单地归结为文件存储风格。您的文件(加载时间那么长)几乎肯定是ASCII风格的点云文件。如果您希望能够更快地加载它(x100)，那么将其转换为二进制格式。作为参考，我在大约四分之一秒内加载了一个100万pt的云(但这取决于系统)。

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr tempCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

负载调用是相同的：

pcl::io::loadPCDFile(fp, *tempCloud);

但是，为了保存为二进制文件，请使用以下内容：

pcl::io::savePCDFileBinary(fp, *tempCloud);

为了防止有帮助，下面是我用来加载和保存云的代码片段(我稍微构造一下它们，但是它可能基于一个例子，所以我不知道这有多重要，但是如果切换到二进制文件，并且仍然看到很长的加载时间，您可能会想玩它)。

//save pt cloud
        std::string filePath = getUserInput("Enter file name here");
        int fileType = stoi(getUserInput("0: binary, 1:ascii"));
        if (filePath.size() == 0)
            printf("failed file save!\n");
        else
        {
            pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> tempCloud;
            copyPointCloud(*currentWorkingCloud, tempCloud);
            tempCloud.width = currentWorkingCloud->points.size();
            tempCloud.height = 1;
            tempCloud.is_dense = false;

            filePath = "../PointCloudFiles/" + filePath;
            std::cout << "Cloud saved to:_" << filePath << std::endl;
            if (fileType == 0){pcl::io::savePCDFileBinary(filePath, tempCloud);}
            else
            {pcl::io::savePCDFileASCII(filePath, tempCloud);}
            
        }

//load pt cloud
        std::string filePath = getUserInput("Enter file name here");
        if (filePath.size() == 0)
            printf("failed user input!\n");
        else
        {
            filePath = "../PointCloudFiles/" + filePath;
            pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr tempCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

            if (pcl::io::loadPCDFile(filePath, *tempCloud) == -1) //* load the file
            {
                printf("failed file load!\n");
            }
            else
            {
                copyPointCloud(*tempCloud, *currentWorkingCloud); std::cout << "Cloud loaded from:_" << filePath << std::endl;
            }
        }

列表项目

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2017-05-02 08:56:18

与pcl实例相比，这看起来是正确的。我认为loadPCDFile的主要工作是在pcl::PCDReader::read函数中完成，该函数位于文件io.cpp中。当检查二进制数据的代码时，就像在您的例子中一样，有3嵌套for循环来检查每个字段的数值数据是否有效。确切的代码注释是

// Once copied, we need to go over each field and check if it has NaN/Inf values and assign cloud

这可能很费时。不过，我是在猜测。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/43521711

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