点云库PCL学习——SIFT关键点

类 SIFTKeypoint 是将二维图像中的 SIFT 算子调整后移植到 3D 空间的 SIFT算子的实现。输入为带有 XYZ 坐标值和强度的点云，输出为点云中的 SIFT 关键点。

SIFTKeypoint类
void	setScales (float min_scale, int nr_octaves, int nr_scales_per_octave)
	设置搜索时与尺度相关参数， min_scale 在点云体素尺度空间中标准偏差，为尺度空间中最小尺度的标准偏差，点云对应体素栅格中体素的最小尺寸； nr_octaves 是检测关键点时体素空间尺度的数目，高斯金字塔中组的数目；nr_scales_ per _ octave 为在每一个体素空间尺度下计算高斯空间的尺度时所需的参数，每组（Octave）计算的尺度数目。
void	setMinimumContrast (float min contrast)
	设置限制关键点检测的阈值
void	compute(PointCloudOut &output)
	计算并储存关键点到output中

#pragma warning(disable:4996)
#include <vtkAutoInit.h>
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/io.h>
#include <pcl/keypoints/sift_keypoint.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/console/time.h>
using namespace std;

namespace pcl
{
	template<>
	struct SIFTKeypointFieldSelector<PointXYZ>
	{
		inline float
			operator () (const PointXYZ &p) const
		{
			return p.z;
		}
	};
}

int
main(int argc, char *argv[])
{

	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	pcl::io::loadPCDFile("F:\\C++project\\pig.pcd", *cloud_xyz);

	const float min_scale = 0.01;             //设置尺度空间中最小尺度的标准偏差          
	const int n_octaves = 6;               //设置高斯金字塔组（octave）的数目            
	const int n_scales_per_octave =4;     //设置每组（octave）计算的尺度  
	const float min_contrast = 0.01;          //设置限制关键点检测的阈值       

	pcl::SIFTKeypoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointWithScale> sift;//创建sift关键点检测对象
	pcl::PointCloud<pcl::PointWithScale> result;
	sift.setInputCloud(cloud_xyz);//设置输入点云
	pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
	sift.setSearchMethod(tree);//创建一个空的kd树对象tree，并把它传递给sift检测对象
	sift.setScales(min_scale, n_octaves, n_scales_per_octave);//指定搜索关键点的尺度范围
	sift.setMinimumContrast(min_contrast);//设置限制关键点检测的阈值
	sift.compute(result);//执行sift关键点检测，保存结果在result

	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_temp(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
	copyPointCloud(result, *cloud_temp);//将点类型pcl::PointWithScale的数据转换为点类型pcl::PointXYZ的数据

	//可视化输入点云和关键点
	pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Sift keypoint");
	viewer.setBackgroundColor(255, 255, 255);
	viewer.addPointCloud(cloud_xyz, "cloud");
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0, 0, 0, "cloud");
	viewer.addPointCloud(cloud_temp, "keypoints");
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 9, "keypoints");
	viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 0, 0, 255, "keypoints");

	while (!viewer.wasStopped())
	{
		viewer.spinOnce();
	}
	return 0;

}

运行结果如下：

点云库PCL学习——SIFT关键点

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