(1)RGB-D点云生成

bin文件夹下为生成的可执行文件generate_cloud,执行时和data文件放在同一文件夹下。

图像数据来自小觅相机。

src下的源码，包括generatePointCloud.cpp和CMakeLists.txt

// C++ 标准库
#include <iostream>
#include <string>
//#include <unistd.h>
using namespace std;

// OpenCV 库
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
//#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>

// PCL 库
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

// 定义点云类型
typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud; 

//pcl::visualization::CloudViewer viewer("pcd viewer");  

// 相机内参
const double camera_factor = ;
/*
const double camera_cx = 325.5;
const double camera_cy = 253.5;  //nyuv2数据集：http://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/
const double camera_fx = 518.0;
const double camera_fy = 519.0;
*/
const double camera_cx = 682.3;
const double camera_cy = 254.9;
const double camera_fx = 979.8;  //小觅
const double camera_fy = 942.8;

// 主函数
int main( int argc, char** argv )
{
    // 读取./data/rgb.png和./data/depth.png，并转化为点云

    // 图像矩阵
    cv::Mat rgb, depth;
    // 使用cv::imread()来读取图像
    // API: http://docs.opencv.org/modules/highgui/doc/reading_and_writing_images_and_video.html?highlight=imread#cv2.imread
    rgb = cv::imread( "./data/rgb.png" );
    // rgb 图像是8UC3的彩色图像
    // depth 是16UC1的单通道图像，注意flags设置-1,表示读取原始数据不做任何修改
    depth = cv::imread( "./data/depth.png", - );

    // 点云变量
    // 使用智能指针，创建一个空点云。这种指针用完会自动释放。
    PointCloud::Ptr cloud ( new PointCloud );
    // 遍历深度图
    for (int m = ; m < depth.rows; m++)
        for (int n=; n < depth.cols; n++)
        {
            // 获取深度图中(m,n)处的值
            ushort d = depth.ptr<ushort>(m)[n];
            // d 可能没有值，若如此，跳过此点
            if (d ==  || d >= )
                continue;

            //获得一个点的位置与颜色
            // d 存在值，则向点云增加一个点
            PointT p;
            // 计算这个点的空间坐标
            p.z = double(d) / camera_factor;
            p.x = (n - camera_cx) * p.z / camera_fx;
            p.y = (m - camera_cy) * p.z / camera_fy;
            // 从rgb图像中获取它的颜色
            // rgb是三通道的BGR格式图，所以按下面的顺序获取颜色
            p.b = rgb.ptr<uchar>(m)[n*];
            p.g = rgb.ptr<uchar>(m)[n*+];
            p.r = rgb.ptr<uchar>(m)[n*+];

            // 把p加入到点云中
            cloud->points.push_back( p );
        }
/*
//    viewer.showCloud(cloud);
//    sleep(100);////#include <unistd.h>
//    return 0;
*/
    // 设置并保存点云
    cloud->height = ;
    cloud->width = cloud->points.size();
    cout<<"point cloud size = "<<cloud->points.size()<<endl;
    cloud->is_dense = false;
    pcl::io::savePCDFile( "./pointcloud.pcd", *cloud );
    // 清除数据并退出
    cloud->points.clear();
    cout<<"Point cloud saved."<<endl;
    return ;
}

CMakeLists.txt

# 增加PCL库的依赖
FIND_PACKAGE( PCL REQUIRED )

list(REMOVE_ITEM PCL_LIBRARIES "vtkproj4") # use this in Ubuntu 16.04
# 增加opencv的依赖
FIND_PACKAGE( OpenCV REQUIRED )

# 添加头文件和库文件
ADD_DEFINITIONS( ${PCL_DEFINITIONS} )
INCLUDE_DIRECTORIES( ${PCL_INCLUDE_DIRS}  )
LINK_LIBRARIES( ${PCL_LIBRARY_DIRS} )

ADD_EXECUTABLE( generate_cloud generatePointCloud.cpp )
TARGET_LINK_LIBRARIES( generate_cloud ${OpenCV_LIBS}
    ${PCL_LIBRARIES} )

和src文件夹在同一文件夹下的CMakeLists.txt

CMAKE_MINIMUM_REQUIRED( VERSION 2.8 )
PROJECT( slam )

SET(CMAKE_CXX_COMPILER "g++")
SET( CMAKE_BUILD_TYPE Debug  )
SET(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)
SET(LIBRARY_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib)

INCLUDE_DIRECTORIES( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/include )
LINK_DIRECTORIES( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib)

ADD_SUBDIRECTORY( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src )

编译后可执行文件在bin中。

学习链接： http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/4652478.html