PCL系列——三维重构之移动立方体算法

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#PCL #移动立方体算法 #三维重构

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本文介绍如何使用PCL库中的移动立方体算法进行三维点云数据的重构。该算法适用于*.pcd和*.ply文件格式，通过计算点云法向量并应用移动立方体算法实现三维模型的重建。

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PCL系列

说明

通过本教程，我们将会学会：

如果通过移动立方体算法进行三维点云重构。
程序支持两种文件格式：*.pcd和*.ply。
程序先读取点云文件；然后计算法向量，并将法向量和点云坐标放在一起；接着使用移动立方体算法进行重构，最后显示结果。

操作

在VS2010 中新建一个文件 recon_marchingCubes.cpp，然后将下面的代码复制到文件中。
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。

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/surface/marching_cubes_hoppe.h>
#include <pcl/surface/marching_cubes_rbf.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <string>

int main (int argc, char** argv)
{
	// 确定文件格式
	char tmpStr[100];
	strcpy(tmpStr,argv[1]);
	char* pext = strrchr(tmpStr, '.');
	std::string extply("ply");
	std::string extpcd("pcd");
	if(pext){
		*pext='\0';
		pext++;
	}
	std::string ext(pext);
	//如果不支持文件格式，退出程序
	if (!((ext == extply)||(ext == extpcd))){
		std::cout << "文件格式不支持!" << std::endl;
		std::cout << "支持文件格式：*.pcd和*.ply！" << std::endl;
		return(-1);
	}

	//根据文件格式选择输入方式
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>) ; //创建点云对象指针，用于存储输入
	if (ext == extply){
		if (pcl::io::loadPLYFile(argv[1] , *cloud) == -1){
			PCL_ERROR("Could not read ply file!\n") ;
			return -1;
		}
	}
	else{
		if (pcl::io::loadPCDFile(argv[1] , *cloud) == -1){
			PCL_ERROR("Could not read pcd file!\n") ;
			return -1;
		}
	}

  // 估计法向量
  pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> n;
  pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
  pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
  tree->setInputCloud(cloud);
  n.setInputCloud(cloud);
  n.setSearchMethod(tree);
  n.setKSearch(20);
  n.compute (*normals); //计算法线，结果存储在normals中
  //* normals 不能同时包含点的法向量和表面的曲率

  //将点云和法线放到一起
  pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals (new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
  pcl::concatenateFields (*cloud, *normals, *cloud_with_normals);
  //* cloud_with_normals = cloud + normals


  //创建搜索树
  pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2 (new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>);
  tree2->setInputCloud (cloud_with_normals);

  //初始化MarchingCubes对象，并设置参数
	pcl::MarchingCubes<pcl::PointNormal> *mc;
	mc = new pcl::MarchingCubesHoppe<pcl::PointNormal> ();
	/*
  if (hoppe_or_rbf == 0)
    mc = new pcl::MarchingCubesHoppe<pcl::PointNormal> ();
  else
  {
    mc = new pcl::MarchingCubesRBF<pcl::PointNormal> ();
    (reinterpret_cast<pcl::MarchingCubesRBF<pcl::PointNormal>*> (mc))->setOffSurfaceDisplacement (off_surface_displacement);
  }
	*/

	//创建多变形网格，用于存储结果
  pcl::PolygonMesh mesh;

  //设置MarchingCubes对象的参数
  mc->setIsoLevel (0.0f);
  mc->setGridResolution (50, 50, 50);
  mc->setPercentageExtendGrid (0.0f);

  //设置搜索方法
  mc->setInputCloud (cloud_with_normals);

	//执行重构，结果保存在mesh中
	mc->reconstruct (mesh);
	
	//保存网格图
	pcl::io::savePLYFile("result.ply", mesh);

	// 显示结果图
  boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer (new pcl::visualization::PCLVisualizer ("3D Viewer"));
  viewer->setBackgroundColor (0, 0, 0); //设置背景
  viewer->addPolygonMesh(mesh,"my"); //设置显示的网格
  viewer->addCoordinateSystem (1.0); //设置坐标系
  viewer->initCameraParameters ();
  while (!viewer->wasStopped ()){
    viewer->spinOnce (100);
    boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::microseconds (100000));
  }

  return (0);
}