ポイントクラウドライブラリPCL学習 - 一般的な操作のための点群

1.どのようにPCDファイル形式点群のポイントを得るために、例えば、それは:: PCL PointXYZまたはPCLである:: PointXYZRGB他のタイプ？

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/PCLPointCloud2.h>
 
pcl::PCLPointCloud2 cloud;
pcl::PCDReader reader;
reader.readHeader("C:\fandisk.pcd", cloud);
for (int i = 0; i < cloud.fields.size(); i++)
{
    std::cout << cloud.fields[i].name;
}

2.どのように類似したPCL :: PointCloud :: PtrをとPCL ::変換のPointCloud 2つのクラスを達成するために？

#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();

ASCII形式で格納された速度にどのように3、つまり、あなたは座標データファイル読み込み速度を開くには、PCD、メモ帳を見ることができますか？PCDはバイナリ形式にファイルを保存することをお勧めします。

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/PCLPointCloud2.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("C:\office3-after1.pcd", *cloud);
pcl::io::savePCDFileBinary("C:\office3-after21111.pcd", *cloud);

4. PCLする点群のPointXYZタイプがディスプレイで色を指定する方法::？

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("C:\office3-after21111.pcd", *cloud);
 
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("pointcloud viewer");
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> sig(cloud, 0, 234, 0);
viewer.addPointCloud(cloud, sig, "cloud");
while (!viewer.wasStopped())
{
    viewer.spinOnce();
}

X、Y、Z極値の点群を見つける方法5.？

#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);

すなわち値のNaN 3、およびどのポイントをゼロにする点に座標点群点ヌル点を決定する方法6.？

#include <pcl/point_types.h>
 
pcl::PointXYZ p_valid;
p_valid.x = 0;
p_valid.y = 0;
p_valid.z = 0;
std::cout << "Is p_valid valid? " << pcl::isFinite(p_valid) << std::endl;
 
pcl::PointXYZ p_invalid;
p_invalid.x = std::numeric_limits<float>::quiet_NaN();
p_invalid.y = 0;
p_invalid.z = 0;
std::cout << "Is p_invalid valid? " << pcl::isFinite(p_invalid) << std::endl;

7.どの点群から無効なポイントを削除しますか？

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/filter.h>
 
typedef pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> CloudType;
CloudType::Ptr cloud(new CloudType);
cloud->is_dense = false;
CloudType::Ptr output_cloud(new CloudType);
 
CloudType::PointType p_nan;
p_nan.x = std::numeric_limits<float>::quiet_NaN();
p_nan.y = std::numeric_limits<float>::quiet_NaN();
p_nan.z = std::numeric_limits<float>::quiet_NaN();
cloud->push_back(p_nan);
 
CloudType::PointType p_valid;
p_valid.x = 1.0f;
cloud->push_back(p_valid);
 
std::cout << "size: " << cloud->points.size() << std::endl;
 
std::vector<int> indices;
pcl::removeNaNFromPointCloud(*cloud, *output_cloud, indices);
std::cout << "size: " << output_cloud->points.size() << std::endl;

あなたはポイントのシリアル番号を保存する必要が知っている8.場合は、どのように新しいポイントクラウドクラウドに原点からコピーするには？

#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);

9.どのように削除し、点群からポイントを追加するには？

#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

あまりにも多くのポイントは、あなたが多くのポイントを追加したい場合は、新しいポイントクラウドをコピーするために、上記の方法を使用することをお勧めして、雲の起源に割り当てられて削除する場合は、サイズを変更して、ポイントクラウドにループを追加することをお勧めします。
どのように10.PointCloudとPCLPointCloud2型変換？

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PCLPointCloud2 cloud2;
pcl::io::loadPCDFile("C:\office3-after21111.pcd", cloud2);
pcl::fromPCLPointCloud2(cloud2, *cloud);
pcl::toPCLPointCloud2(*cloud, cloud2);

http://www.manongjc.com/article/93751.htmlで再現