PCL系列——从深度图像(RangeImage)中提取NARF关键点
来源:互联网 发布:淘宝男士高领衫 编辑:程序博客网 时间:2024/06/14 19:19
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PCL系列
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说明
- 通过本教程,我们将会学会:如何从深度图像中提取NARF关键点。
- 首先从硬盘中读取点云文件,然后提取它的NARF关键点,最后显示结果。
- 下面的代码中,先是命令行解析,然后是读取点云文件,如果点云文件不存在,就创造一个深度图像,并显示它。
操作
- 参照之前的文章,配置项目的属性。设置包含目录和库目录和附加依赖项。
- 在VS2010 中新建一个文件 narf_keypoint_extraction.cpp,然后将下面的代码复制到文件中。
#include <iostream> //标准输入输出流#include <boost/thread/thread.hpp>#include <pcl/range_image/range_image.h>#include <pcl/io/pcd_io.h> //PCL的PCD格式文件的输入输出头文件#include <pcl/visualization/range_image_visualizer.h>#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>#include <pcl/features/range_image_border_extractor.h>#include <pcl/keypoints/narf_keypoint.h>#include <pcl/console/parse.h>typedef pcl::PointXYZ PointType; //定义别名//参数 全局变量float angular_resolution = 0.5f; //角坐标分辨率float support_size = 0.2f; //感兴趣点的尺寸(球面的直径)pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame = pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; //坐标框架:相机框架(而不是激光框架)bool setUnseenToMaxRange = false; //是否将所有不可见的点 看作 最大距离//帮助//当用户输入命令行参数-h,打印帮助信息void printUsage (const char* progName){ std::cout << "\n\nUsage: "<<progName<<" [options] <scene.pcd>\n\n" << "Options:\n" << "-------------------------------------------\n" << "-r <float> angular resolution in degrees (default "<<angular_resolution<<")\n" << "-c <int> coordinate frame (default "<< (int)coordinate_frame<<")\n" << "-m Treat all unseen points as maximum range readings\n" << "-s <float> support size for the interest points (diameter of the used sphere - " << "default "<<support_size<<")\n" << "-h this help\n" << "\n\n";}int main (int argc, char** argv){ //解析 命令行 参数 if (pcl::console::find_argument (argc, argv, "-h") >= 0) { printUsage (argv[0]); return 0; } if (pcl::console::find_argument (argc, argv, "-m") >= 0) { setUnseenToMaxRange = true; cout << "Setting unseen values in range image to maximum range readings.\n"; } int tmp_coordinate_frame; if (pcl::console::parse (argc, argv, "-c", tmp_coordinate_frame) >= 0) { coordinate_frame = pcl::RangeImage::CoordinateFrame (tmp_coordinate_frame); //以函数的方式初始化(0:相机框架;1:激光框架) cout << "Using coordinate frame "<< (int)coordinate_frame<<".\n"; } if (pcl::console::parse (argc, argv, "-s", support_size) >= 0) cout << "Setting support size to "<<support_size<<".\n"; if (pcl::console::parse (argc, argv, "-r", angular_resolution) >= 0) cout << "Setting angular resolution to "<<angular_resolution<<"deg.\n"; angular_resolution = pcl::deg2rad (angular_resolution); //读取pcd文件;如果没有指定文件,就创建样本点 pcl::PointCloud<PointType>::Ptr point_cloud_ptr (new pcl::PointCloud<PointType>); //点云指针 pcl::PointCloud<PointType>& point_cloud = *point_cloud_ptr; //上面点云的别名 pcl::PointCloud<pcl::PointWithViewpoint> far_ranges; //带视角的点构成的点云 Eigen::Affine3f scene_sensor_pose (Eigen::Affine3f::Identity ()); //仿射变换 std::vector<int> pcd_filename_indices = pcl::console::parse_file_extension_argument (argc, argv, "pcd");//检查参数中是否有pcd格式文件名,返回参数向量中的索引号 if (!pcd_filename_indices.empty ())//如果指定了pcd文件,读取pcd文件和对应的远距离pcd文件 { std::string filename = argv[pcd_filename_indices[0]]; //文件名 if (pcl::io::loadPCDFile (filename, point_cloud) == -1) //读取pcd文件 { cerr << "Was not able to open file \""<<filename<<"\".\n"; //是否应该是std::cerr printUsage (argv[0]); return 0; } scene_sensor_pose = Eigen::Affine3f (Eigen::Translation3f (point_cloud.sensor_origin_[0], point_cloud.sensor_origin_[1], point_cloud.sensor_origin_[2])) * Eigen::Affine3f (point_cloud.sensor_orientation_); //设置传感器的姿势 std::string far_ranges_filename = pcl::getFilenameWithoutExtension (filename)+"_far_ranges.pcd"; //远距离文件名 if (pcl::io::loadPCDFile (far_ranges_filename.c_str (), far_ranges) == -1) //读取远距离pcd文件 std::cout << "Far ranges file \""<<far_ranges_filename<<"\" does not exists.\n"; } else //没有指定pcd文件,生成点云,并填充它 { setUnseenToMaxRange = true; cout << "\nNo *.pcd file given => Genarating example point cloud.\n\n"; for (float x=-0.5f; x<=0.5f; x+=0.01f) { for (float y=-0.5f; y<=0.5f; y+=0.01f) { PointType point; point.x = x; point.y = y; point.z = 2.0f - y; point_cloud.points.push_back (point); //设置点云中点的坐标 } } point_cloud.width = (int) point_cloud.points.size (); point_cloud.height = 1; } //从点云数据,创建深度图像 float noise_level = 0.0; float min_range = 0.0f; int border_size = 1; boost::shared_ptr<pcl::RangeImage> range_image_ptr (new pcl::RangeImage); //创建RangeImage对象(指针) pcl::RangeImage& range_image = *range_image_ptr; //引用 range_image.createFromPointCloud (point_cloud, angular_resolution, pcl::deg2rad (360.0f), pcl::deg2rad (180.0f), scene_sensor_pose, coordinate_frame, noise_level, min_range, border_size); //从点云创建深度图像 range_image.integrateFarRanges (far_ranges); //整合远距离点云 if (setUnseenToMaxRange) range_image.setUnseenToMaxRange (); //打开3D观察图形窗口,并添加点云 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer ("3D Viewer"); //创建3D Viewer对象 viewer.setBackgroundColor (1, 1, 1); //设置背景色 pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointWithRange> range_image_color_handler (range_image_ptr, 0, 0, 0); viewer.addPointCloud (range_image_ptr, range_image_color_handler, "range image"); //添加点云 viewer.setPointCloudRenderingProperties (pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "range image"); //viewer.addCoordinateSystem (1.0f, "global"); //PointCloudColorHandlerCustom<PointType> point_cloud_color_handler (point_cloud_ptr, 150, 150, 150); //viewer.addPointCloud (point_cloud_ptr, point_cloud_color_handler, "original point cloud"); viewer.initCameraParameters (); //setViewerPose (viewer, range_image.getTransformationToWorldSystem ()); //显示深度图像(平面图,上面的3D显示) pcl::visualization::RangeImageVisualizer range_image_widget ("Range image"); range_image_widget.showRangeImage (range_image); //提取NARF关键点 pcl::RangeImageBorderExtractor range_image_border_extractor; //创建深度图像的边界提取器,用于提取NARF关键点 pcl::NarfKeypoint narf_keypoint_detector (&range_image_border_extractor); //创建NARF对象 narf_keypoint_detector.setRangeImage (&range_image); narf_keypoint_detector.getParameters ().support_size = support_size; //narf_keypoint_detector.getParameters ().add_points_on_straight_edges = true; //narf_keypoint_detector.getParameters ().distance_for_additional_points = 0.5; pcl::PointCloud<int> keypoint_indices; //用于存储关键点的索引 narf_keypoint_detector.compute (keypoint_indices); //计算NARF关键点 std::cout << "Found "<<keypoint_indices.points.size ()<<" key points.\n"; //在range_image_widget中显示关键点 //for (size_t i=0; i<keypoint_indices.points.size (); ++i) //range_image_widget.markPoint (keypoint_indices.points[i]%range_image.width, //keypoint_indices.points[i]/range_image.width); //在3D图形窗口中显示关键点 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //创建关键点指针 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& keypoints = *keypoints_ptr; //引用 keypoints.points.resize (keypoint_indices.points.size ()); //点云变形,无序 for (size_t i=0; i<keypoint_indices.points.size (); ++i) keypoints.points[i].getVector3fMap () = range_image.points[keypoint_indices.points[i]].getVector3fMap (); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> keypoints_color_handler (keypoints_ptr, 0, 255, 0); viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ> (keypoints_ptr, keypoints_color_handler, "keypoints"); viewer.setPointCloudRenderingProperties (pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 7, "keypoints"); // -----Main loop----- while (!viewer.wasStopped ()) { range_image_widget.spinOnce (); // 处理 GUI事件 viewer.spinOnce (); pcl_sleep(0.01); }}
- 重新生成项目。
- 到改项目的Debug目录下,按住Shift,同时点击鼠标右键,在当前窗口打开CMD窗口。
- 在命令行中输入
narf_keypoint_extraction.exe
执行程序,narf_keypoint_extraction.exe -h
显示帮助信息。
参考
- How to extract NARF keypoint from a range image
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- PCL系列——从深度图像(RangeImage)中提取NARF关键点
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