作业2--点云表征

最新推荐文章于 2024-11-08 00:30:00 发布

captain_way

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分类专栏：瑞慕课

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本文介绍了如何在Python中实现PointCloud到RangeImage的转换，使用了dynamic_reconfigure库，并详细指导了创建RangeImage节点和配置。随后，展示了如何利用openCV将PointCloud转化为Bird's Eye View (BEV)，并演示了基于open3d库的点云特征值计算。涉及的技术包括ROS、opencv、open3d等。

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一.Point Cloud 转Range Image

功能包创建—aiimooc_qjw_range_dyna
创建cfg文件夹，在该文件中新建RangeImage.cfg（Python文件，dynamic_reconfigure库）
修改CMakeList.txt文件中（Generate dynamic reconfigure parameters in the 'cfg' folder）内容，通过catkin_make操作实现RangeImageConfig.h头文件，为后续节点文件使用
编写头文件、源文件、CMakeList文件
对节点文件进行catkin_make操作
创建launch文件夹，编写.launch文件，启动节点和rviz----------roslaunch aiimooc_qjw_range_dyna aiimooc_qjw.launch
实时更改传感器参数------rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

二.Point Cloud 转Bird View

核心配置Python3.7环境，使用openCv功能包。

conda create -n py37 python=3.7

输入condapy3激活Python3.7环境

在该环境下安装 pip install catkin-tools 、pip install rospkg

1.创建功能包aiimooc_qjw_bev

2.在功能包中创建scripts文件夹，在该文件夹中创建bev_image.py源文件

在代码中，首先移除ros库导入cv2包，在导入ros库

import sys
sys.path.remove('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')
import cv2
sys.path.append('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')

3.更改源文件的可执行权限 chmod +x bev_image.py

4.在终端rosrun aiimooc_qjw_bev bev_image.py

三.基于点云特征的特征值计算

主要在Python3.7环境中使用open3d库

原先的命令安装存在问题：pip install open3d-python

尝试多种安装方式：conda install -c open3d-admin open3d

python3 -m pip install --user open3d 没有解决问题

怀疑还是版本问题，指定版本：

python -m pip install open3d==0.9

创建功能包aiimooc_qjw_feature
在功能包中创建scripts文件夹，在该文件夹中创建eigenfeature.py源文件
更改源文件的可执行权限 chmod +x eigenfeature.py
在终端rosrun aiimooc_qjw_feature eigenfeature.py