Convenciones de nombres

archivo fuente final .cpp

Denominación de espacios de nombres: los espacios de nombres con más de una palabra deben estar conectados con un guión bajo

namespace pcl_io
{
    
    
...
}

Código común

1. Cálculo del tiempo

Existen muchas funciones para el cálculo del tiempo de ejecución del programa en pcl, entre las cuales el cálculo del tiempo por consola es:

#include <pcl/console/time.h>

pcl::console::TicToc time; time.tic(); 

//+程序段 + 

cout<<time.toc()/1000<<"s"<<endl;

El tiempo de ejecución del "bloque" se puede emitir en segundos.

2. Las dos clases de pcl::PointCloud::Ptr y pcl::PointCloud se convierten entre sí

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudPointer(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
cloud = *cloudPointer;
cloudPointer = cloud.makeShared();

3. ¿Cómo encontrar el valor extremo de x, y, z de la nube de puntos?

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/common.h>
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud;
cloud = pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("your_pcd_file.pcd", *cloud);
pcl::PointXYZ minPt, maxPt;
pcl::getMinMax3D (*cloud, minPt, maxPt);

4. Conozca el índice del punto a guardar, copie el punto de la nube de puntos original a la nueva nube de puntos

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/common/impl/io.hpp>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("C:\office3-after21111.pcd", *cloud);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloudOut(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
std::vector<int > indexs = {
    
     1, 2, 5 };
pcl::copyPointCloud(*cloud, indexs, *cloudOut);

5. Cómo eliminar y agregar puntos de una nube de puntos

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/common/impl/io.hpp>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("C:\office3-after21111.pcd", *cloud);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::iterator index = cloud->begin();

cloud->erase(index);//删除第一个

index = cloud->begin() + 5;
cloud->erase(cloud->begin());//删除第5个

pcl::PointXYZ point = {
    
     1, 1, 1 };
//在索引号为5的位置1上插入一点，原来的点后移一位
cloud->insert(cloud->begin() + 5, point);

cloud->push_back(point);//从点云最后面插入一点

std::cout << cloud->points[5].x;//输出1

6. Vincule dos campos de nubes de puntos (el tamaño de las dos nubes de puntos debe ser el mismo)

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/common/impl/io.hpp>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile("/home/yxg/pcl/pcd/mid.pcd",*cloud);
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ,pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>()); 
ne.setKSearch(8);
 //ne.setRadisuSearch(0.3);
ne.compute(*cloud_normals);    
pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_nomal (new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
pcl::concatenateFields(*cloud,*cloud_normals,*cloud_with_nomal);

7. Cómo eliminar puntos no válidos de la nube de puntos

Punto inválido en pcl significa: un valor de coordenadas de un punto es nan .

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/filter.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
    
using namespace std;
typedef pcl::PointXYZRGBA point;
typedef pcl::PointCloud<point> CloudType;
    
int main (int argc,char **argv)
{
    
    
  CloudType::Ptr cloud (new CloudType);
  CloudType::Ptr output (new CloudType);
              
  pcl::io::loadPCDFile(argv[1],*cloud);
  cout<<"size is:"<<cloud->size()<<endl;
                     
  vector<int> indices;
  pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud,*output,indices);
  cout<<"output size:"<<output->size()<<endl;
             
  pcl::io::savePCDFile("out.pcd",*output);
    
  return 0;
}

8. Calcula el centroide

Eigen::Vector4f centroid;  //质心
pcl::compute3DCentroid(*cloud_smoothed,centroid); //估计质心的坐标

9. Extrae los vértices de la malla (convierte la malla en puntos)

#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/obj_io.h>
#include <pcl/PolygonMesh.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/io/vtk_lib_io.h>//loadPolygonFileOBJ所属头文件；
#include <pcl/io/vtk_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

using namespace pcl;
int main(int argc,char **argv)
{
    
    
   pcl::PolygonMesh mesh;
  //   pcl::io::loadPolygonFileOBJ(argv[1], mesh);
  pcl::io::loadPLYFile(argv[1],mesh);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new     pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::fromPCLPointCloud2(mesh.cloud, *cloud);
  pcl::io::savePCDFileASCII("result.pcd", *cloud);
  return 0;
}

El código anterior se puede convertir del formato de parche .obj o .ply al tipo de nube de puntos.

10. Obtenga puntos de nube de puntos

// 输出点云大小 cloud->width * cloud->height
std::cout << "点云大小：" << cloud->size() << std::endl;

Resumen de datos

1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/268524083
2. Se encontraron notas de un libro resumidas por una persona en github

Notas de estudio de nube de puntos 15: código básico comúnmente utilizado por PCL

Notas de estudio de nube de puntos 15 - Conceptos básicos de PCL