PCL RangeImage

最新推荐文章于 2023-09-12 21:45:00 发布

原创

最新推荐文章于 2023-09-12 21:45:00 发布 · 263 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文深入探讨了PCL（Point Cloud Library）中的RangeImage，它是处理3D点云的一种方式，将连续的角度扫描转换为二维图像。RangeImage提供了一种有效的方法来处理和分析来自激光雷达的数据，通过它可以进行点云的滤波、特征提取和表面重建等操作。通过理解RangeImage的原理和使用，可以提升3D传感器数据的处理效率。

#include<pcl/range_image/range_image.h>


int main(int argn, char** argv)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pointCloud;

    // Generate the data
    for (float y = -0.5f; y <= 0.5f; y += 0.01f) {
        for (float z = -0.5f; z <= 0.5f; z += 0.01f) {
            pcl::PointXYZ point;
            point.x = 2.0f - y;
            point.y = y;
            point.z = z;
            pointCloud.push_back(point);
        }
    }
 
    pointCloud.width = (uint32_t)pointCloud.points.size();
    pointCloud.height = 1;                                        //设置点云对象的头信息
      //实现一个呈矩形形状的点云
    // We now want to create a range image from the above point cloud, with a 1deg angular resolution
     //angular_resolution为模拟的深度传感器的角度分辨率，即深度图像中一个像素对应的角度大小
    float angularResolution = (float)(1.0f * (M_PI / 180.0f));  //   1.0 degree in radians
     //max_angle_width为模拟的深度传感器的水平最大采样角度，
    float maxAngleWidth = (float)(360.0f * (M_PI / 180.0f));  // 360