PCL库学习笔记（为点云上色的几种方法详解）

2024-06-08 21:44| 来源: 网络整理| 查看: 265

近段时间在学习PCL库，在点云上色的问题中进行了一个小总结。分别实现了一下几个功能：

1. 显示点云自带的颜色信息； 2. 根据点云的某个属性进行上色（例如：X,Y,Z等方向上不同颜色）； 3. 自定义单一颜色（给某个点云显示同一个颜色）； 4. 随机上色（由编译器随机给点云分配单一颜色）； 5. 显示点云的法线方向和法向量；

下文会分别介绍上述功能的实现，并提供代码示例：

1、显示点云自带的颜色信息（PointCloudColorHandlerRGBField）

boost::shared_ptr colorHandler(pcl::PointCloud::Ptr cloud) { boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Cloud")); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField rgb(cloud); viewer->addPointCloud(cloud, rgb, "sample cloud"); return viewer; }

这里用到了一个类 “PointCloudColorHandlerRGBField” 实际上用这种方法显示点云的自带颜色信息，感觉有点多此一举。可以直接 “viewer->addPointCloud(cloud, “sample cloud”);” 就能实现上述功能。为什么会有这个功能，大家可以尝试用这种方法能否将两个点数相同的不同类型点云，将其中一个点云的颜色赋到另一个点云上进行显示？

2. 根据点云的某个属性进行上色（PointCloudColorHandlerGenericField）；

boost::shared_ptr genericHandler(pcl::PointCloud::Ptr cloud) { boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Cloud")); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField rgb(cloud, "y"); viewer->addPointCloud(cloud, rgb, "sample cloud"); return viewer; }

相信很容易能找到题为“为点云沿着x方向赋予不同颜色”的解决办法，就是利用类“PointCloudColorHandlerGenericField” ，上述代码展示了沿 “y” 方向的渐变上色。那这种方法是否只适用于XYZ方向？其他属性例如曲率，法线等特征是否也可以实现？结果是肯定的，解释如下：首先我先找到了参数“y”传到了什么地方，通过定位到内部函数如下：

// Get the index we need for (size_t d = 0; d std::cout boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRandom rgb(cloud); viewer->addPointCloud(cloud, rgb, "sample cloud"); return viewer; }

就不再赘述，前面明白了，这都容易了

5. 显示点云的法线方向和法向量（addPointCloudNormals）

boost::shared_ptr normalHandler (pcl::PointCloud::Ptr cloud, pcl::PointCloud::Ptr cloud1) { boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField rgb(cloud, "z"); viewer->addPointCloud(cloud, rgb, "sample cloud"); viewer->addPointCloudNormals(cloud, cloud1, 10, 0.05, "normals"); return viewer; }

总之，还是要多写，多总结，多深入。虽然写了也可能记不住，但是重复几次说不定就记住了嘞。前车之鉴，复制粘贴一时爽，到头来啥也不会。

最后上一个总的代码：

/* \author Geoffrey Biggs */ #include #include #include #include #include #include #include #include // 帮助 void printUsage(const char* progName) { std::cout boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Cloud")); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField rgb(cloud, "y"); viewer->addPointCloud(cloud, rgb, "sample cloud"); return viewer; } boost::shared_ptr customHandler(pcl::PointCloud::Ptr cloud) { boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom rgb(cloud, 0, 255, 255); viewer->addPointCloud(cloud, rgb, "sample cloud"); return viewer; } boost::shared_ptr randomHandler(pcl::PointCloud::Ptr cloud) { boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRandom rgb(cloud); viewer->addPointCloud(cloud, rgb, "sample cloud"); return viewer; } boost::shared_ptr normalHandler (pcl::PointCloud::Ptr cloud, pcl::PointCloud::Ptr cloud1) { boost::shared_ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField rgb(cloud, "z"); viewer->addPointCloud(cloud, rgb, "sample cloud"); viewer->addPointCloudNormals(cloud, cloud1, 10, 0.05, "normals"); return viewer; } // -----Main----- int main(int argc, char** argv) { // 解析命令行参数 printUsage(argv[0]); std::cout rgb = true; } else if (commend == "-c") { custom_c = true; } else if (commend == "-r") { normals = true; } else if (commend == "-n") { shapes = true; } // 自行创建一随机点云 pcl::PointCloud::Ptr basic_cloud_ptr(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr point_cloud_ptr(new pcl::PointCloud); std::cout pcl::PointXYZ basic_point; basic_point.x = 0.5 * cosf(pcl::deg2rad(angle)); basic_point.y = sinf(pcl::deg2rad(angle)); basic_point.z = z; basic_cloud_ptr->points.push_back(basic_point); pcl::PointXYZRGB point; point.x = basic_point.x; point.y = basic_point.y; point.z = basic_point.z; uint32_t rgb = (static_cast(r) g -= 12; b += 12; } } basic_cloud_ptr->width = (int)basic_cloud_ptr->points.size(); basic_cloud_ptr->height = 1; point_cloud_ptr->width = (int)point_cloud_ptr->points.size(); point_cloud_ptr->height = 1; // 0.05为搜索半径获取点云法线 pcl::NormalEstimation ne; ne.setInputCloud(point_cloud_ptr); pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree()); ne.setSearchMethod(tree); pcl::PointCloud::Ptr cloud_normals1(new pcl::PointCloud); ne.setRadiusSearch(0.05); ne.compute(*cloud_normals1); // 0.1为搜索半径获取点云法线 pcl::PointCloud::Ptr cloud_normals2(new pcl::PointCloud); ne.setRadiusSearch(0.1); ne.compute(*cloud_normals2); boost::shared_ptr viewer; if (simple) { viewer = colorHandler(point_cloud_ptr); } else if (rgb) { viewer = genericHandler(basic_cloud_ptr); } else if (custom_c) { viewer = customHandler(basic_cloud_ptr); } else if (normals) { viewer = randomHandler(basic_cloud_ptr); } else if (shapes) { viewer = normalHandler(basic_cloud_ptr, cloud_normals1); } viewer->setBackgroundColor(1, 1, 1); viewer->addCoordinateSystem(1.0); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud"); viewer->initCameraParameters(); // 主循环 while (!viewer->wasStopped()) { viewer->spinOnce(100); boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000)); } }

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