1 #include <iostream> 2 #include <fstream> 3 using namespace std; 4 #include <opencv2/core/core.hpp> 5 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 6 #include <Eigen/Geometry> 7 #include <boost/format.hpp> // for formating strings 8 #include <pcl/point_types.h> 9 #include <pcl/io/pcd_io.h> 10 #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> 11 12 int main( int argc, char** argv ) 13 { 14 /*彩色图和灰度图各5张，所以用容器来存储*/ 15 vector<cv::Mat> colorImgs, depthImgs; // 彩色图和深度图 16 17 /*vector有两个参数，后面的参数一般是默认的，这里用适合Eigen库的对齐方式来初始化容器，总共有5张图片 所以对应着5个位姿矩阵*/ 18 vector<Eigen::Isometry3d,Eigen::aligned_allocator<Eigen::Isometry3d>> poses; // 相机位姿 19 20 ifstream fin("./pose.txt"); 21 if (fin.bad())//如果没有打开 那么提示错误！ 22 { 23 cerr<<"请在有pose.txt的目录下运行此程序"<<endl; 24 return 1; 25 } 26 27 /*循环读取图像*/ 28 for ( int i=0; i<5; i++ ) 29 { 30 /*用boost中的format格式类，来循环读取图片，否则单张读取图片就会有问题 31 * 当在命令行中执行的时候这里必须要为../ 在当前ide中执行的时候要修改为./ */ 32 boost::format fmt( "./%s/%d.%s" ); //图像文件格式 "../%s/%d.%s" ../ 表示可执行文件在build中,图像在上一个目录,所以用../ 33 /*这里的%对应./ color对应%s 下面的符号就是与上面一致对应的 */ 34 colorImgs.push_back( cv::imread( (fmt%"color"%(i+1)%"png").str() )); 35 depthImgs.push_back( cv::imread( (fmt%"depth"%(i+1)%"pgm").str(), -1 )); // 使用-1读取原始图像 36 37 /*基于范围的for循环，表示从data数组的第一项开始 循环遍历 auto表示自动根据后面的元素 获得符合要求的类型*/ 38 double data[7] = {0}; 39 for ( auto& d:data )//auto自动类型转换 40 fin>>d;//文件流类型的变量fin将pose.txt中的数据给了d数组 41 Eigen::Quaterniond q( data[6], data[3], data[4], data[5] ); //四元数 data[6]是实数 但是coeffis输出的是先虚数后实数 42 Eigen::Isometry3d T(q); //变换矩阵初始化旋转部分， 43 T.pretranslate( Eigen::Vector3d( data[0], data[1], data[2] ));//变换矩阵初始化平移向量部分 44 poses.push_back( T ); //存储变换矩阵到位姿数组中 45 } 46 47 // 计算点云并拼接 48 // 相机内参 49 double cx = 325.5; 50 double cy = 253.5; 51 double fx = 518.0; 52 double fy = 519.0; 53 double depthScale = 1000.0;// 54 55 cout<<"正在将图像转换为点云..."<<endl; 56 57 // 定义点云使用的格式：这里用的是XYZRGB 58 typedef pcl::PointXYZRGB PointT; 59 typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud; 60 61 // 新建一个点云//PointCoud::Ptr是一个智能指针类 通过构造函数初始化指针指向的申请的空间 62 /*Ptr是一个智能指针，返回一个PointCloud<PointT> 其中PointT是pcl::PointXYZRGB类型。它重载了-> 返回了指向PointCloud<PointT>的指针 63 *Ptr是下面类型 boost::shared_ptr<PointCloud<PointT> > */ 64 /*pointCloud 是一个智能指针类型的对象 具体可以参考http://blog.csdn.net/worldwindjp/article/details/18843087*/ 65 PointCloud::Ptr pointCloud( new PointCloud ); 66 // pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr pointCloud( new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> ); 67 68 /*将5张图片 像素坐标转换到相机坐标 之后转换到世界坐标存储到点云格式的变量中 for循环之后用pcl的相关函数将点云转换到pcl能够显示的格式*/ 69 for ( int i=0; i<5; i++ )//转换5张图像 70 { 71 cout<<"转换图像中: "<<i+1<<endl; 72 cv::Mat color = colorImgs[i]; 73 cv::Mat depth = depthImgs[i]; 74 Eigen::Isometry3d T = poses[i]; 75 76 /* 插入部分 77 * //color.at<cv::Vec3b>(471,537)[0] = 12;//修改图像上的对应像素位置的值 78 //color.ptr<cv::Vec3b>(471)[537][0] = 12;//与上面的效果一样 79 80 //测试像素的输出效果,这里无法通过cout<<color.at<cv::Vec3b>(471,537)[0] 这种方式来输出第一个通道的值,因为每个通道的像素占了8位而unsigned char 81 // 表示ascii码 所以输出的时候不是正确的数字，可以通过下面的方式强制转化为int类型（或者用自带的类型转换方式进行显示转换），就可以看到内部的值了 82 //需要注意的一点是 cout页无法输出char类型的变量的地址，也是需要强制转换成void *类型的指针才能正常输出char类型变量的地址信息。 83 if(colorImgs[i].channels() == 3) { 84 std::cout << "测试1结果 " << color.ptr<cv::Vec3b>(471)[537] << "正确的结果: " 85 << (char) color.at<cv::Vec3b>(471, 537)[0] << std::endl; 86 std::cout << depth.ptr<unsigned short>(471)[537] << std::endl; 87 std::cout << colorImgs[i].at<cv::Vec3b>(471, 537) << std::endl; 88 } 89 插入部分结束 90 */ 91 92 /*对图像像素进行坐标转换，将图像的坐标通过内参矩阵K转换为相机坐标系下的坐标，之后通过外参矩阵T 转化为世界坐标系下的坐标*/ 93 for ( int v=0; v<color.rows; v++ ) 94 for ( int u=0; u<color.cols; u++ ) 95 { 96 /*通过用Mat中的ptr模板函数 返回一个unsigned short类型的指针。v表示行 根据内部计算返回data头指针 + 偏移量来计算v行的头指针 97 * 图像为单通道的 depth.ptr<unsigned short> ( v ) 来获取行指针*/ 98 unsigned int d = depth.ptr<unsigned short> ( v )[u]; // 深度值16位存储 一般color图像像素中每一个通道是8位 99 100 /* 单通道遍历图像的方式总结: 101 * 注意深度图像的像素占16位 与普通图片每个通道的像素为8位不同 102 * 1、同样是用上面的双层for循环，遍历图像 用at方式 103 * for ( int v=0; v<color.rows; v++ ) 104 * for ( int u=0; u<color.cols; u++ ) 105 * unsigned int d = depth.at<unsigned short >(v,u); 106 * 107 * 108 * 2、使用迭代器进行图像的遍历 109 * 不是基于for循环了 110 * cv::MatIterator_<unsigned short > begin,end; 111 * for( begin =depth.begin<unsigned short >(), end = depth.end<unsigned short >(); begin != end; ){} 112 * 113 * 3、使用指针的方式 如本实验的结果 114 * */ 115 116 //迭代器的参数是通道数，因为深度图是单通道的，每个像素的值是unsigned short，所以参数是unsigned short 117 //begin代表像素的开始地方 118 if ( d==0 ) continue; // 为0表示没有测量到 然后继续进行for循环那么跳过这个像素继续执行 在后面形成点云时需要设置is_dense为假 119 Eigen::Vector3d point; 120 point[2] = double(d)/depthScale; //对实际尺度的一个缩放 121 point[0] = (u-cx)*point[2]/fx; //根据书上5.5式子---86页 122 point[1] = (v-cy)*point[2]/fy; 123 Eigen::Vector3d pointWorld = T*point; //将相机坐标系转换为世界坐标系 124 125 PointT p ; 126 p.x = pointWorld[0]; //将世界坐标系下的坐标用pcl专门的点云格式存储起来 127 p.y = pointWorld[1]; 128 p.z = pointWorld[2]; 129 130 /* color.step 虽然是一个类，但是它内部有一个转换操作符 operator size_t() const; 131 * 此时的color.size编译器就会把它当做size_t类型的变量,这个值的大小是1920 这个是随着图像的读入MAT类中会有自动转换然后存储的buf[]中 */ 132 p.b = color.data[ v*color.step+u*color.channels() ]; 133 p.g = color.data[ v*color.step+u*color.channels()+1 ]; 134 p.r = color.data[ v*color.step+u*color.channels()+2 ]; 135 136 /* -> 是智能指针重载的 然后返回的类型就是输入的类型 可以看上面Ptr的解释说明 */ 137 pointCloud->points.push_back( p );//存储格式好的点 138 } 139 } 140 std::cout<<"点云的列和行为 ： "<<pointCloud->width<<" "<<pointCloud->height<<std::endl; 141 //这里有可能深度图中某些像素没有深度信息，那么就是包含无效的像素，所以先置为假，但是如果设置成true的话 也没有看出来有什么不一样的地方 142 pointCloud->is_dense = false; 143 std::cout<<"点云的列和行为 ： "<<pointCloud->width<<" "<<pointCloud->height<<std::endl; 144 145 cout<<"点云共有"<<pointCloud->size()<<"个点."<<endl; 146 pcl::io::savePCDFileBinary("map.pcd", *pointCloud );//获取pointCloud指向的对象 这个就当做获取普通指针指向的对象来理解，这个对象是在定义的时候new出来的一段内存空间。 147 return 0; 148 149 } 150 /* 备注： 3通道的图像的遍历方式总结 151 * 对于单通道来说 每个像素占8位 3通道则是每个矩阵元素是一个Vec3b 即一个三维的向量 向量内部元素为8位数的unsigned char类型 152 * 1、使用at遍历图像 153 * for(v)row 154 * for(u)col 155 * image.at<Vec3b>（v,u）[0] 表示第一个通道的像素的值 156 * image.at<Vec3b>(v,u)[1] 157 * image.at<Vec3b>(v,u)[2] 158 * 2、使用迭代器方式 (实际上就是一个指针指向了 cv::Mat矩阵元素) 159 * cv::MatIterator_<Vec3b>begin,end; 160 * for( begin = image.begin<Vec3b>(), end = image.end<Vec3b>() ; begin != end; ) 161 * (*begin)[0] = ... 162 * (*begin)[1] = ... 163 * (*begin)[2] = ... 164 * 165 * 3、用指针的方式操作 166 * for(v) 167 * for(u) 168 * image.ptr<Vec3b>(v)[u][0] 表示第一个通道 169 * image.ptr<Vec3b>(v)[u][0] 表示第二通道 170 * . 171 * . 172 * . 173 * */
