(1)RGB-D点云生成

bin文件夹下为生成的可执行文件generate_cloud,执行时和data文件放在同一文件夹下。

图像数据来自小觅相机。

src下的源码，包括generatePointCloud.cpp和CMakeLists.txt

// C++ 标准库

#include <iostream>

#include <string>

//#include <unistd.h>

using namespace std;

// OpenCV 库

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

//#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>

// PCL 库

#include <pcl/io/pcd_io.h>

#include <pcl/point_types.h>

// 定义点云类型

typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;

typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;

//pcl::visualization::CloudViewer viewer("pcd viewer");

// 相机内参

const double camera_factor = ;

/*

const double camera_cx = 325.5;

const double camera_cy = 253.5;  //nyuv2数据集：http://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/

const double camera_fx = 518.0;

const double camera_fy = 519.0;

*/

const double camera_cx = 682.3;

const double camera_cy = 254.9;

const double camera_fx = 979.8;  //小觅

const double camera_fy = 942.8;

// 主函数

int main( int argc, char** argv )

{

    // 读取./data/rgb.png和./data/depth.png，并转化为点云

    // 图像矩阵

    cv::Mat rgb, depth;

    // 使用cv::imread()来读取图像

    // API: http://docs.opencv.org/modules/highgui/doc/reading_and_writing_images_and_video.html?highlight=imread#cv2.imread

    rgb = cv::imread( "./data/rgb.png" );

    // 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

    depth = cv::imread( "./data/depth.png", - );

    // 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 = ; m < depth.rows; m++)

        for (int n=; 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 ==  || d >= )

                continue;

            //获得一个点的位置与颜色

            // 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*];

            p.g = rgb.ptr<uchar>(m)[n*+];

            p.r = rgb.ptr<uchar>(m)[n*+];

            // 把p加入到点云中

            cloud->points.push_back( p );

        }

/*

//    viewer.showCloud(cloud);

//    sleep(100);////#include <unistd.h>

//    return 0;

*/

    // 设置并保存点云

    cloud->height = ;

    cloud->width = cloud->points.size();

    cout<<"point cloud size = "<<cloud->points.size()<<endl;

    cloud->is_dense = false;

    pcl::io::savePCDFile( "./pointcloud.pcd", *cloud );

    // 清除数据并退出

    cloud->points.clear();

    cout<<"Point cloud saved."<<endl;

    return ;

}

CMakeLists.txt

# 增加PCL库的依赖

FIND_PACKAGE( PCL REQUIRED )

list(REMOVE_ITEM PCL_LIBRARIES "vtkproj4") # use this in Ubuntu 16.04

# 增加opencv的依赖

FIND_PACKAGE( OpenCV REQUIRED )

# 添加头文件和库文件

ADD_DEFINITIONS( ${PCL_DEFINITIONS} )

INCLUDE_DIRECTORIES( ${PCL_INCLUDE_DIRS}  )

LINK_LIBRARIES( ${PCL_LIBRARY_DIRS} )

ADD_EXECUTABLE( generate_cloud generatePointCloud.cpp )

TARGET_LINK_LIBRARIES( generate_cloud ${OpenCV_LIBS}

    ${PCL_LIBRARIES} )

和src文件夹在同一文件夹下的CMakeLists.txt

CMAKE_MINIMUM_REQUIRED( VERSION 2.8 )

PROJECT( slam )

SET(CMAKE_CXX_COMPILER "g++")

SET( CMAKE_BUILD_TYPE Debug  )

SET(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)

SET(LIBRARY_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib)

INCLUDE_DIRECTORIES( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/include )

LINK_DIRECTORIES( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib)

ADD_SUBDIRECTORY( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src )

编译后可执行文件在bin中。

学习链接： http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/4652478.html