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第二讲 图像到点云

本讲将编写一个将图像转换成点云的程序，它是后期处理地图的基础。

用到的图像：rgb.png depth.png 一副RGB彩图和一副对应的深度图 它们长下面这样。。。

重要的备注：

一定要从高博的源码里下载这两幅图，

千万不要另存为！千万不要另存为！千万不要另存为！

重要的事情说三遍！(虽然高博的博客里说可以。。。)

最初做的时候我就是另存为，到后面去计算两帧之间相机的转换矩阵时就出问题了，平移量超大(2000+)。大概是另存为会改变深度图里的值吧。。。

接下来在src文件夹里新建.cpp文件:

touch src/generatePointCloud.cpp

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

// OpenCV 库
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

// 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; 

// 相机内参
const double camera_factor = 1000;
const double camera_cx = 325.5;
const double camera_cy = 253.5;
const double camera_fx = 518.0;
const double camera_fy = 519.0;

// 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", -1 );

    // 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 = 0; m < depth.rows; m++)
        for (int n=0; 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 == 0)
                continue;
            // 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*3];
            p.g = rgb.ptr<uchar>(m)[n*3+1];
            p.r = rgb.ptr<uchar>(m)[n*3+2];

            // 把p加入到点云中
            cloud->points.push_back( p );
        }
    // 设置并保存点云
    cloud->height = 1;
    cloud->width = cloud->points.size();
    cout<<"point cloud size = "<<cloud->points.size()<<endl;
    cloud->is_dense = false;
    pcl::io::savePCDFile( "../data/pointcloud.pcd", *cloud );
    // 清除数据并退出
    cloud->points.clear();
    cout<<"Point cloud saved."<<endl;
    return 0;
}

注意到这里使用了opencv和PCL库，所以要在CMakeLists中添加依赖：

touch src/CMakeLists.txt

FIND_PACKAGE(PCL REQUIRED COMPONENTS common io)

SET(OpenCV_DIR "/home/lzy/opencv-2.4.13.6/build")
FIND_PACKAGE(OpenCV REQUIRED)
INCLUDE_DIRECTORIES(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
#MESSAGE(STATUS "version:${OpenCV_VERSION}")

ADD_DEFINITIONS(${PCL_DEFINITIONS})
INCLUDE_DIRECTORIES(${PCL_INCLUDE_DIRS})
LINK_LIBRARIES(${PCL_LIBRARY_DIRS})

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

接下来就是编译工程，运行bin目录下的可执行文件，然后查看data目录下保存的pcd点云。

pcl_viewer pointcloud.pcd

emmmm…大概长这样：

Tips:

1. 如果你打开点云，只看到红绿蓝三个方块，请按R重置视角。刚才你是站在原点盯着坐标轴看呢。
2. 如果点云没有颜色，请按5显示颜色。

接下来就是把程序封装成方法，放在头文件中。在include目录下新建一个头文件slamBase.h，写入：

# pragma once // 确保只导入一次

// 各种头文件 
// C++标准库
#include <fstream>
#include <vector>
using namespace std;

// OpenCV
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

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

// 类型定义
typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud;

// 相机内参结构
struct CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS 
{ 
    double cx, cy, fx, fy, scale;
};

// 函数接口
// image2PonitCloud 将rgb图转换为点云
PointCloud::Ptr image2PointCloud( cv::Mat& rgb, cv::Mat& depth, CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS& camera );

// point2dTo3d 将单个点从图像坐标转换为空间坐标
// input: 3维点Point3f (u,v,d)
cv::Point3f point2dTo3d( cv::Point3f& point, CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS& camera );

没啥好说的，这些在高博的博客里都有详细介绍。

对应的cpp文件src/slamBase.cpp：

#include "slamBase.h"

PointCloud::Ptr image2PointCloud( cv::Mat& rgb, cv::Mat& depth, CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS& camera )
{
    PointCloud::Ptr cloud ( new PointCloud );

    for (int m = 0; m < depth.rows; m++)
        for (int n=0; 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 == 0)
                continue;
            // 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.scale;
            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*3];
            p.g = rgb.ptr<uchar>(m)[n*3+1];
            p.r = rgb.ptr<uchar>(m)[n*3+2];

            // 把p加入到点云中
            cloud->points.push_back( p );
        }
    // 设置并保存点云
    cloud->height = 1;
    cloud->width = cloud->points.size();
    cloud->is_dense = false;

    return cloud;
}

cv::Point3f point2dTo3d( cv::Point3f& point, CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS& camera )
{
    cv::Point3f p; // 3D 点
    p.z = double( point.z ) / camera.scale;
    p.x = ( point.x - camera.cx) * p.z / camera.fx;
    p.y = ( point.y - camera.cy) * p.z / camera.fy;
    return p;
}

最后在CMakeLists里添加：

ADD_LIBRARY( slambase slamBase.cpp )
TARGET_LINK_LIBRARIES( slambase ${OpenCV_LIBS} ${PCL_LIBRARIES} )