PCL 点云平移与旋转

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#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/common/transforms.h>  //  pcl::transformPointCloud 用到这个头文件
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>// 帮助函数
void
showHelp(char *program_name) {std::cout << std::endl;std::cout << "Usage: " << program_name << " cloud_filename.[pcd|ply]" << std::endl;std::cout << "-h:  Show this help." << std::endl;
}// 主函数
int
main (int argc, char **argv) {// 如果没有输入预期的参数程序将显示帮助if (pcl::console::find_switch (argc, argv, "-h") || pcl::console::find_switch (argc, argv, "--help")) {showHelp (argv[0]);return 0;}// 从主函数参数查找点云数据文件 (.PCD|.PLY)std::vector<int> filenames;bool file_is_pcd = false;filenames = pcl::console::parse_file_extension_argument (argc, argv, ".ply");if (filenames.size () != 1)  {filenames = pcl::console::parse_file_extension_argument (argc, argv, ".pcd");if (filenames.size () != 1) {showHelp (argv[0]);return -1;} else {file_is_pcd = true;}}// 加载点云数据文件pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());if (file_is_pcd) {if (pcl::io::loadPCDFile (argv[filenames[0]], *source_cloud) < 0)  {std::cout << "Error loading point cloud " << argv[filenames[0]] << std::endl << std::endl;showHelp (argv[0]);return -1;}} else {if (pcl::io::loadPLYFile (argv[filenames[0]], *source_cloud) < 0)  {std::cout << "Error loading point cloud " << argv[filenames[0]] << std::endl << std::endl;showHelp (argv[0]);return -1;}}/* 提示: 变换矩阵工作原理 :|-------> 变换矩阵列| 1 0 0 x |  \| 0 1 0 y |   }-> 左边是一个3阶的单位阵(无旋转)| 0 0 1 z |  /| 0 0 0 1 |    -> 这一行用不到 (这一行保持 0,0,0,1)方法一 #1: 使用 Matrix4f这个是“手工方法”，可以完美地理解，但容易出错!*/Eigen::Matrix4f transform_1 = Eigen::Matrix4f::Identity();// 定义一个旋转矩阵 (见 https://en.wikipedia.org/wiki/Rotation_matrix)float theta = M_PI / 4; // 弧度角transform_1 (0, 0) = cos (theta);transform_1 (0, 1) = -sin(theta);transform_1 (1, 0) = sin (theta);transform_1 (1, 1) = cos (theta);//        (行, 列)// 在 X 轴上定义一个 2.5 米的平移.transform_1 (0, 3) = 2.5;// 打印变换矩阵printf ("Method #1: using a Matrix4f\n");std::cout << transform_1 << std::endl;/*  方法二 #2: 使用 Affine3f这种方法简单，不易出错*/Eigen::Affine3f transform_2 = Eigen::Affine3f::Identity();// 在 X 轴上定义一个 2.5 米的平移.transform_2.translation() << 2.5, 0.0, 0.0;// 和前面一样的旋转; Z 轴上旋转 theta 弧度transform_2.rotate (Eigen::AngleAxisf (theta, Eigen::Vector3f::UnitZ()));// 打印变换矩阵printf ("\nMethod #2: using an Affine3f\n");std::cout << transform_2.matrix() << std::endl;// 执行变换，并将结果保存在新创建的 transformed_cloud 中pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr transformed_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());// 可以使用 transform_1 或 transform_2; t它们是一样的pcl::transformPointCloud (*source_cloud, *transformed_cloud, transform_2);// 可视化// 可视化将原始点云显示为白色，变换后的点云为红色，还设置了坐标轴、背景颜色、点显示大小printf(  "\nPoint cloud colors :  white  = original point cloud\n""                        red  = transformed point cloud\n");pcl::visualization::PCLVisualizer viewer ("Matrix transformation example");// 为点云定义 R,G,B 颜色pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> source_cloud_color_handler (source_cloud, 255, 255, 255);// 输出点云到查看器，使用颜色管理viewer.addPointCloud (source_cloud, source_cloud_color_handler, "original_cloud");pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> transformed_cloud_color_handler (transformed_cloud, 230, 20, 20); // 红viewer.addPointCloud (transformed_cloud, transformed_cloud_color_handler, "transformed_cloud");viewer.addCoordinateSystem (1.0, "cloud", 0);viewer.setBackgroundColor(0.05, 0.05, 0.05, 0); // 设置背景为深灰viewer.setPointCloudRenderingProperties (pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "original_cloud");viewer.setPointCloudRenderingProperties (pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "transformed_cloud");//viewer.setPosition(800, 400); // 设置窗口位置while (!viewer.wasStopped ()) { // 在按下 "q" 键之前一直会显示窗口viewer.spinOnce ();}return 0;
}

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