转换点云

本文介绍了一种使用PCL库进行点云数据转换的方法,包括读取点云数据、定义旋转和平移矩阵、应用仿射变换以及保存转换后的点云。通过具体的C++代码示例,展示了如何实现点云的旋转和平移。

转换点云

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/common/transforms.h>                  //allows us to use pcl::transformPointCloud function
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>




int main (int argc, char** argv)
{

   
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());


    
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("Marketplace_downsampled.pcd", *source_cloud) == -1) 
    {
        PCL_ERROR ("Couldn't read file sample.pcd \n");
        return (-1);
    }


    /* Reminder: how transformation matrices work :

           |-------> This column is the translation
    | 1 0 0 x |  \
    | 0 1 0 y |   }-> The identity 3x3 matrix (no rotation) on the left
    | 0 0 1 z |  /
    | 0 0 0 1 |    -> We do not use this line (and it has to stay 0,0,0,1)

    METHOD #1: Using a Matrix4f
    This is the "manual" method, perfect to understand but error prone !
    */
    Eigen::Matrix4f transform_1 = Eigen::Matrix4f::Identity();

    // Define a rotation matrix (see https://en.wikipedia.org/wiki/Rotation_matrix)
    // Here we defined a 45° (PI/4) rotation around the Z axis and a translation on the X axis.
    float theta = M_PI/4; // The angle of rotation in radians
    transform_1 (0,0) = cos (theta);
    transform_1 (0,1) = -sin(theta);
    transform_1 (1,0) = sin (theta);
    transform_1 (1,1) = cos (theta);
    //    (row, column)

    // Define a translation of 2.5 meters on the x axis.
    transform_1 (0,3) = 2.5;



    // Executing the transformation
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr transformed_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());
    /*
    void pcl::transformPointCloud(const pcl::PointCloud< PointT > & cloud_in, 
                                    pcl::PointCloud< PointT > &  cloud_out,  
                                    const Eigen::Matrix4f &  transform  ) 
    */
    // Apply an affine transform defined by an Eigen Transform.
    pcl::transformPointCloud (*source_cloud, *transformed_cloud, transform_1);

    //其实这个打开和保存的方式可以用pcl::PCDReader 和pcl::PCDWritwer

    
    pcl::io::savePCDFileASCII ("Marketplace_downsampled_transformed.pcd", *transformed_cloud);

  return 0;
}


然后再写cmakelist文件

cmake_minimum_required(VERSION 2.8 FATAL_ERROR)

project(transform_cloud)

find_package(PCL 1.2 REQUIRED)

include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})

add_executable (transform_cloud transform_cloud.cpp)
target_link_libraries (transform_cloud ${PCL_LIBRARIES})

### 将Revit模型转换为点数据的过程 为了将Revit模型(.rvt)转换为点格式,可以遵循一系列特定工具和技术的应用来达成目标。首先,在Revit环境中利用二次开发插件能够实现.rvt模型至.obj模型以及.mtl材料的转化[^2]。 一旦获得了OBJ格式的模型文件之后,可以通过CloudCompare软件进一步操作该模型以生成点数据。具体而言,在CloudCompare中导入已创建好的OBJ文件后,可通过菜单栏中的`Edit→Mesh→Sample Points`选项轻松地将三维网格模型采样转化为点形式[^1]。 对于得到初步转换后的点数据来说,通常还需要经历一定的预处理阶段以提升后续应用的质量。这一步骤可以在Autodesk Recap或是继续使用Cloud Compare来进行,主要目的是去除明显存在的异常值(即去噪),并调整使点的主要平面尽可能同坐标系主轴保持一致,从而有利于更精确的数据分析工作;经过优化处理过的点最终会被保存为PLY或其他兼容格式供下一步流程调用[^3]。 如果涉及到多源异构类型的点集合并,则可能需要用到诸如迭代最近点算法(ICP, Iterative Closest Point)之类的方法建立各部分间的映射联系,进而完成整个场景下统一协调的空间表达构建过程[^4]。 ```python # Python脚本仅作为概念展示,并非实际可执行代码 import cloudcompare as cc # 假设存在这样的Python接口用于简化说明 def revit_to_pointcloud(rvt_file_path): obj_model = convert_rvt_to_obj(rvt_file_path) # 使用适当方法或API进行RVT到OBJ转换 point_cloud = cc.import_mesh(obj_model).sample_points() # 导入OBJ模型并通过CloudCompare API获取点样本 cleaned_ply_data = preprocess_point_cloud(point_cloud) # 对原始点实施必要的清理和校正措施 return save_as_ply(cleaned_ply_data) def preprocess_point_cloud(raw_pc): processed_pc = remove_outliers(raw_pc) # 移除离群点 aligned_pc = align_with_axes(processed_pc) # 调整方向与坐标轴对齐 return aligned_pc ```
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