三维重建_彩色图和深度图转点云文件、ply和pcd相互转换、点云合并
2024-03-20 07:01:14
目录
1 彩色图 + 深度图 = 点云
2 ply转pcd
3 pcd转ply
4 点云合并
1 彩色图 + 深度图 = 点云
// C++ 标准库
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;// OpenCV 库
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>// PCL 库
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>// 定义点云类型
typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;// 相机内参
const double camera_factor = 1000;
const double camera_cx = 325.5;
const double camera_cy = 253.5;
const double camera_fx = 518.0;
const double camera_fy = 519.0;// 主函数
int main(int argc, char ** argv)
{// 图像矩阵cv::Mat rgb, depth;// 使用cv::imread()来读取图像// rgb 图像是8UC3的彩色图像// depth 是16UC1的单通道图像，注意flags设置-1,表示读取原始数据不做任何修改rgb = cv::imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\color.png");depth = cv::imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\depth.png", -1);// 点云变量// 使用智能指针，创建一个空点云。这种指针用完会自动释放。PointCloud::Ptr cloud(new PointCloud);// 遍历深度图for (int m = 0; m < depth.rows; m++)for (int n = 0; n < depth.cols; n++){// 获取深度图中(m,n)处的值ushort d = depth.ptr<ushort>(m)[n];// d 可能没有值，若如此，跳过此点if (d == 0)continue;// d 存在值，则向点云增加一个点PointT p;// 计算这个点的空间坐标p.z = double(d) / camera_factor;p.x = (n - camera_cx) * p.z / camera_fx;p.y = (m - camera_cy) * p.z / camera_fy;// 从rgb图像中获取它的颜色// rgb是三通道的BGR格式图，所以按下面的顺序获取颜色p.b = rgb.ptr<uchar>(m)[n * 3];p.g = rgb.ptr<uchar>(m)[n * 3 + 1];p.r = rgb.ptr<uchar>(m)[n * 3 + 2];// 把p加入到点云中cloud->points.push_back(p);}// 设置并保存点云cloud->height = 1;cloud->width = cloud->points.size();cout << "point cloud size = " << cloud->points.size() << endl;cloud->is_dense = false;pcl::io::savePLYFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ply.ply", *cloud); //将点云数据保存为ply文件pcl::io::savePCDFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pcd.pcd", *cloud); //将点云数据保存为pcd文件// 清除数据并退出cloud->points.clear();cout << "Point cloud saved." << endl;return 0;
}
2 ply转pcd
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/console/print.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/console/time.h>
#include <pcl/io/vtk_lib_io.h>
#include <pcl/io/vtk_io.h>
#include <vtkPolyData.h>
#include <vtkSmartPointer.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/conversions.h>
using namespace pcl;
using namespace pcl::io;
using namespace pcl::console;int main()
{pcl::PCLPointCloud2 point_cloud2;pcl::PLYReader reader;reader.read("reconstructed_2_1.ply", point_cloud2);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> point_cloud;pcl::fromPCLPointCloud2(point_cloud2, point_cloud);pcl::PCDWriter writer;writer.writeASCII("reconstructed_2_1.pcd", point_cloud);cout << "Done!" << endl;return 0;
}
3 pcd转ply
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include<pcl/PCLPointCloud2.h>
#include<iostream>
#include<string>using namespace pcl;
using namespace pcl::io;
using namespace std;int PCDtoPLYconvertor(string & input_filename, string& output_filename)
{pcl::PCLPointCloud2 cloud;if (loadPCDFile(input_filename, cloud) < 0){cout << "Error: cannot load the PCD file!!!" << endl;return -1;}PLYWriter writer;writer.write(output_filename, cloud, Eigen::Vector4f::Zero(), Eigen::Quaternionf::Identity(), true, true);return 0;}int main()
{string input_filename = "./reconstructed_1_reconstructed_2_1.pcd";string output_filename = "./reconstructed_1_reconstructed_2_1.ply";PCDtoPLYconvertor(input_filename, output_filename);cout << "Done!" << endl;return 0;
}
4 点云合并
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <string>using namespace std; // 可以加入 std 的命名空间int main(int argc, char** argv)
{string ReviseName;cout << "是否已经修改输出文件的名称和K值？请输入Y或N。" << endl;cin >> ReviseName;if (ReviseName != "Y"){return (-1);//跳出整个程序}pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 总点pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 点云1pcl::PCDReader reader;reader.read<pcl::PointXYZ>("reconstructed_1.pcd", *cloud1);//读取pcd文件，用指针传递给cloud。pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 点云2reader.read<pcl::PointXYZ>("reconstructed_2_1.pcd", *cloud2);//读取pcd文件，用指针传递给cloud。//拷贝点云数据*cloud = *cloud1;*cloud += *cloud2;//输出时所用离群点的名字string name_out1 = "reconstructed_1_"; //因为string变量自身就带着隐含的双引号了，所以不用特意加双引号string name_out2 = "reconstructed_2_1.pcd";string name_out = name_out1; name_out += name_out2; cout << name_out << endl;pcl::PCDWriter writer;writer.write<pcl::PointXYZ>(name_out, *cloud, false);//滤波后内点（主体点）cout << "点云合并完成！" << endl;return(0);
}
参考：
- vs2019+opencv配置方法：https://blog.csdn.net/y18771025420/article/details/110373449
- vs2019+pcl配置方法：https://blog.csdn.net/y18771025420/article/details/110517524
- 参考文章：https://blog.csdn.net/stq054188/article/details/106408454
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