我们做点云重建,很多情况下激光扫描仪回传的点云数据是保存为.txt或者.dat的,而并非PCL所支持的PCD格式,这个时候就需要我们自行写代码进行读取
.dat文件读取
我们的点云数据文件如下所示,为二进制.dat文件,其中每一行是二维扫描仪线扫的数据,这么多行是因为云台转动得到的三维扫描数据。其中每一行的前52个字节是一些校验码等无效数据,我们需要自己写代码进行读取。
C++读取.dat文件没什么难度,重点是有个技巧需要知道,就是这个数据每4个字节是一个int型数据代表了点距离扫描仪的距离,因此我读取的时候必须每次读取4字节的16进制数存入一个int型变量。采用的方法如下:
int dst_temp;
for (int m = 0; m < 4; m++)
{
char *p = (char *)&dst_temp;
dataFile.read(p + 3 - m, sizeof(char));
}
思路就是,对一个int变量进行取址,将其地址强制转成char*,那么,这个指针char* p指向的就是int的首地址,我们每次读取一位,读四次刚好存满这个int。由于int存储的时候是先低位后高位,因此我们需要将先读的放到后面,后读的放到前面。上程序就是完成这个读取。
完整代码如下:
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <iostream>
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <fstream>
#include <queue>
#include <sstream>
#include <stack>
#include <string>
#include <math.h>
using namespace std;
int user_data;
int main()
{
ifstream dataFile;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr pointcloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointXYZ point_temp; //上一点
pcl::PointXYZ point_3D; //当前点
int dstOri, plsOri; //原始距离值和反射率
double pls, dst; //处理后距离值和反射率
dataFile.open("201715172734.dat",ios::binary); //以二进制形式打开文件
if (dataFile)
{
for (int i = 0; i < 600; i++) //600行数据
{
dataFile.seekg(52 + i * 8056); //不读无效数据
for (int j = 0; j < 1000; j++) //每行1000个点
{
int dst_temp = 0; //距离
int pls_temp=0; //反射率
float theta, alpha; //坐标变换的角度
for (int m = 0; m < 4; m++) //读取距离
{
char *p = (char *)&dst_temp;
dataFile.read(p + 3 - m, sizeof(char));
}
for (int m = 0; m < 4; m++) //读取反射率
{
char *p = (char *)&pls_temp;
dataFile.read(p + 3 - m, sizeof(char));
}
dstOri = dst_temp;
plsOri = pls_temp;
if (dstOri == -2147483648 || dstOri == 2147483647)
point_3D = point_temp;
else
{
dst = dstOri / 10000.0; //进行坐标变换
theta = (500 * M_PI - j*M_PI) / 1998;
alpha = -0.3 + i*0.001;
point_3D.x = dst*sin(theta);
point_3D.y = dst*cos(theta)*sin(alpha);
point_3D.z = -dst*cos(theta)*cos(alpha);
}
point_temp = point_3D;
pointcloud->push_back(point_3D);//将点存入pointcloud
}
}
cout << pointcloud->size() << endl;
pcl::visualization::CloudViewer viewer("Cloud Viewer");//点云可视化
//blocks until the cloud is actually rendered
viewer.showCloud(pointcloud);
while (!viewer.wasStopped())
{
//you can also do cool processing here
//FIXME: Note that this is running in a separate thread from viewerPsycho
//and you should guard against race conditions yourself...
user_data++;
}
}
else
{
cout << "No datafile";
}
dataFile.close();
return 0;
}
效果如下:
重建效果:
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