PCL1. 点云的读入和显示

最新推荐文章于 2025-05-19 15:51:06 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-19 15:51:06 发布 · 1.4k 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#c++

PCL库专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

文章介绍了如何使用PCL库读取OBJ、PLY和PCD等格式的点云文件，重点是加载OBJ文件并显示PointXYZRGB类型的点云数据。通过PCL的IO模块和可视化模块，实现了点云的读取和三维可视化。虽然OBJ文件可以包含颜色信息，但示例代码中可能丢失了原始的色彩信息，导致点云显示为黑色。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 相关头文件

点云文件是众多点组成的一个集合，点作为组成点云的最小元素，包含了空间位置XYZ和颜色信息RGB。当然，对颜色的描述可以是灰度值(Intensity)、HSV(HSV颜色空间描述)和Alpha(透明度等)。因此常见的点的类型有: PointXYZ、PointXYZRGB、PointXYZI和PointXYZHSV、POINTXYZRGBA等。从代码上来看，需要导入文件读入的IO模块，点的类型模块。

/*
 * 本例以读取OBJ文件为例
 */

#include<iostream>
using namespace std;

#include<pcl/point_types.h> // 点的类型
// 三种不同的文件io
#include<pcl/io/pcd_io.h>  // 本例中多余
#inlcude<pcl/io/obj_io.h>  
#include<pcl/io/ply_io.h>  // 本例中多余
#include<pcl/visualization/pcl_visualizer.h> // 显示模块


//- 定义点的类型： 使用Typedef进行定义，简化代码
typedef pcl::PointXYZRGB PointT;    
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;

同时，在CMakeLists中需要添加对PCL库的依赖:

# 与PCL无关的内容
cmake_minimum_required(Version 2.8)
project(pcl_io_display)
add_executable(io_display main.cpp)

# PCL相关
find_package(PCL 1.8 REQUIRED) # 指定了PCL版本
if(PCL_FOUND)
  #根据安装方法可能不同
  ## /usr/include下面是pcl-1.8: ${PCL_INCLUDE_DIRS}/pcl-1.8/pcl/
  ## /usr/include下面是pcl: ${PCL_INCLUDE_DIRS}即可
  include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}/pcl-1.8/pcl/) 
  add_definitions(${PCL_DEFINITIONS}) 
  link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
  target_link_libraries(io_display ${PCL_LIBRARIES})
endif()

2. 读取点云数据

点云文件通常以ply、pcd和obj结尾，通常ply文件仅包含点的XYZ信息，OBJ文件包含了XYZRGB信息。PCD文件是pcl原生支持文件类型，其点的信息定义可以是多样的(XYZI, XYZRGB, XYZA等), 其具体定义是通过文件头FIELDS后的信息来确定的。点云的读取方法：

//- 输入为文件路径和点云的引用
void LoadOBJ(string fName, PointCloud& cloud){
    int ret = pcl::io::loadOBJFile(fName, cloud);   //- 二次引用，读入点云存入cloud中
    if(ret<0){
        cout << "点云没有成功读入" << endl; //- 返回小于0，读入失败
    } else {
        cout << "点云成功读入" << endl;   //- 返回大于等于0，读入成功  
    }
}

3. 点云的显示

在完成点云之后，可以使用pcl显示点云，实现点云的可视化。

    //- 显示点云
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr visualizer(
            new pcl::visualization::PCLVisualizer("点云显示窗口"));
    // 背景RGB(此处为黑色), viewport缺省
    visualizer->setBackgroundColor(255,255,255);
    // 添加显示的点云及对应标签，可以添加多个点云，通过标签对应，后续通过标签可以进行单独的设置
    visualizer->addPointCloud<PointT>(cloud, "PointCloud");
    // 设置显示单个点的属性: 如每个点显示的像素大小,可以多次设置多个属性
    // PointCloud是刚刚添加的标签
    visualizer->setPointCloudRenderingProperties(
            pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_FONT_SIZE, 5, "PointCloud"
            );
    //- 坐标系设置
    visualizer->addCoordinateSystem(0.5);
    //- 循环显示，每次显示之间可以添加函数处理点云
    while(!visualizer->wasStopped()){
        visualizer->spinOnce(100);
        sleep(0.01); //休眠100ms
    }

4. 代码整理

整理之后的可运行代码如下, 存在问题。正常的OBJ文件，应该附带一个MLT文件来记录各种材质信息，包括彩色信息。PCL提供两个函数pcl::io::loadPolygonFileOBJ() 和 pcl::io::loadOBJFile() 从这种OBJ文件中读取信息到数据类型pcl::TextureMesh，然后在viewer中使用addTextureMesh进行可视化。

本例中使用XYZRGB尽管可以显示处三维点云，但是点云失去了原来的色彩信息，即全为黑色。

#include <iostream>

#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>   // 本例中多余
#include <pcl/io/ply_io.h>  // 本例中多余
#include <pcl/io/obj_io.h>
#include <thread>

using namespace std;


typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;

//- 输入为文件路径和点云的引用
void LoadOBJ(string fName, PointCloud& cloud){
    int ret = pcl::io::loadOBJFile(fName, cloud);   //- 二次引用，读入点云存入cloud中
    if(ret<0){
        cout << "点云没有成功读入" << endl; //- 返回小于0，读入失败
    } else {
        cout << "点云成功读入" << endl;   //- 返回大于等于0，读入成功
    }
}



int main() {
    string fName = "/home/kylin/CLionProjects/教育小车视觉SLAM/obj/t1.obj";
    PointCloud::Ptr cloud(new PointCloud);
    LoadOBJ(fName, *cloud);
    cout << "总点数: " << cloud->points.size() << endl;

    //- 显示点云
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr visualizer(
            new pcl::visualization::PCLVisualizer("点云显示窗口"));
    // 背景RGB(此处为黑色), viewport缺省
    visualizer->setBackgroundColor(255,255,255);
    // 添加显示的点云及对应标签，可以添加多个点云，通过标签对应，后续通过标签可以进行单独的设置
    visualizer->addPointCloud<PointT>(cloud, "PointCloud");
    // 设置显示单个点的属性: 如每个点显示的像素大小,可以多次设置多个属性
    // PointCloud是刚刚添加的标签
    visualizer->setPointCloudRenderingProperties(
            pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_FONT_SIZE, 5, "PointCloud"
            );
    //- 坐标系设置
    visualizer->addCoordinateSystem(0.5);
    //- 循环显示，每次显示之间可以添加函数处理点云
    while(!visualizer->wasStopped()){
        visualizer->spinOnce(100);
        sleep(0.01); //休眠100ms
    }




    return 0;
}