oadPCDFile (const std::string &file_name, pcl::PointCloud<PointT> &cloud) { pcl::PCDReader p; return (p.read (file_name, cloud)); }=该函数能读pcd_v7吗

时间: 2024-03-29 17:39:41 浏览: 109
CPP

读取.pcd文件的pcl代码

`loadPCDFile` 函数是 PCL 中的函数，可以用于读取 PCD 格式的点云文件。默认情况下，它可以读取 PCD v0.7 和 v0.8 格式的文件。在 PCL 1.11.0 及以上版本中，还可以读取 PCD v1.0 格式的文件。 需要注意的是，如果 PCD 文件是二进制格式的，那么读取时需要保证点云数据类型与文件中的数据类型一致，否则会读取失败。如果是 ASCII 格式的 PCD 文件，则不存在这个问题。
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hpp

C++ 模板写的短小字符串类，用于替换字符数组和std::string

friend std::ostream & operator<< (std::ostream& os, const TinyString<K>& str); template<size_t K, size_t L> friend bool operator == (const TinyString<K>& s1, const TinyString<L>& s2); //........

if (pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZ("rabbit.pcd", cloud) == -1) // load the file { PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n"); return (-1); } 调用 read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud, const int offset = 0) { pcl::PCLPointCloud2 blob; int pcd_version ; int res = read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset) ; // If no error, convert the data if (res == 0) pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud); return (res); } loadPCDFile (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud) { pcl::PCDReader p; return (p.read (file_name, cloud)); }上边三个函数有什么访问冲突

pcl::PCDReader::read() 函数有多个重载形式，其中一个是 read(const std::string& file_name, pcl::PointCloud<PointT>& cloud, const int offset = 0)，用于从文件中读取点云数据，并将数据存储到 pcl::Point...

这个函数 loadPCDFile (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud) { pcl::PCDReader p; return (p.read (file_name, cloud)); }能读.PCD v0.7 - Point Cloud Data file format VERSION 0.7 FIELDS x y z SIZE 4 4 4 TYPE F F F COUNT 1 1 1 WIDTH 35947 HEIGHT 1 VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0 POINTS 35947 DATA ascii

const std::string &file_name, pcl::PointCloud<PointT> &cloud, const Eigen::Vector4f &origin = Eigen::Vector4f::Zero (), const Eigen::Quaternionf &orientation = Eigen::Quaternionf::Identity (), int...

template<typename PointT> int read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud, const int offset = 0) { pcl::PCLPointCloud2 blob; int pcd_version; int res = read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset); // If no error, convert the data if (res == 0) pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud); return (res); }

这段代码实现了一个读取 PCD 文件并转换为 PointCloud 的函数。具体实现方式如下： 1. 首先，使用 pcl::PCLPointCloud2 类型的变量 blob 存储从文件中读取的点云数据。 2. 然后，调用 read 函数读取文件，并将读取...

运行时该代码出现异常template<typename PointT> int read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud, const int offset = 0) { pcl::PCLPointCloud2 blob; int pcd_version; int res = read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset); // If no error, convert the data if (res == 0) pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud); return (res); }

如果您的代码是基于较旧的 PCL 版本编写的，而您使用的是较新的 PCL 版本，则可能会导致运行时异常。您可以尝试使用与您的代码兼容的 PCL 版本并重新运行程序。 如果以上方法都无法解决问题，请提供更多详细信息，...

read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud, const int offset = 0) { pcl::PCLPointCloud2 blob; int pcd_version ; int res = read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset) ; // If no error, convert the data if (res == 0) pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud); return (res);没有传进来pcd版本信息

很抱歉，我的上一条回答有误。在这段代码中，pcd_version 是一个输出参数，用于存储从文件中读取到的 PCD 版本号。具体来说，read 函数会从指定文件中读取点云数据，并把读取到的数据存储到 PCLPointCloud2 类型的...

如何理解后面的代码？为什么要使用template，还有using的方式等？namespace pcl { // Forward declarations template <typename T> class PointRepresentation; /** \brief KdTreeFLANN is a generic type of 3D spatial locator using kD-tree structures. The class is making use of * the FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbor) project by Marius Muja and David Lowe. * * \author Radu B. Rusu, Marius Muja * \ingroup kdtree */ template <typename PointT, typename Dist = ::flann::L2_Simple<float> > class KdTreeFLANN : public pcl::KdTree { public: using KdTree::input_; using KdTree::indices_; using KdTree::epsilon_; using KdTree::sorted_; using KdTree::point_representation_; using KdTree::nearestKSearch; using KdTree::radiusSearch; using PointCloud = typename KdTree::PointCloud; //相关继承 using PointCloudConstPtr = typename KdTree::PointCloudConstPtr; using IndicesPtr = shared_ptr<std::vector<int> >; using IndicesConstPtr = shared_ptr<const std::vector<int> >; using FLANNIndex = ::flann::Index<Dist>; // Boost shared pointers using Ptr = shared_ptr<KdTreeFLANN >; using ConstPtr = shared_ptr<const KdTreeFLANN >;

通过继承pcl::KdTree<PointT>，KdTreeFLANN类提供了最近邻搜索和半径搜索的功能。 关于模板的使用，使用类模板的主要原因是可以定义一个通用的类，而不是为每种可能类型都定义一个不同的类。这里使用了两个模板参数...

下述代码每句函数都表达什么意思，可以详细解析下马？template <typename PointT, typename Dist> int pcl::KdTreeFLANN::nearestKSearch (const PointT &point, int k, std::vector<int> &k_indices, std::vector<float> &k_distances) const { assert (point_representation_->isValid (point) && "Invalid (NaN, Inf) point coordinates given to nearestKSearch!"); if (k > total_nr_points_) k = total_nr_points_; k_indices.resize (k); k_distances.resize (k); std::vector<float> query (dim_); point_representation_->vectorize (static_cast (point), query); ::flann::Matrix<int> k_indices_mat (&k_indices[0], 1, k); ::flann::Matrix<float> k_distances_mat (&k_distances[0], 1, k); // Wrap the k_indices and k_distances vectors (no data copy) flann_index_->knnSearch (::flann::Matrix<float> (&query[0], 1, dim_), k_indices_mat, k_distances_mat, k, param_k_); // Do mapping to original point cloud if (!identity_mapping_) { for (std::size_t i = 0; i < static_cast<std::size_t> (k); ++i) { int& neighbor_index = k_indices[i]; neighbor_index = index_mapping_[neighbor_index]; } } return (k); }

我可以这么解释：template ...int pcl::KdTreeFLANN<PointT, Dist>::nearestKSearch(const PointT)表示KdTreeFLANN类的一个成员函数nearestKSearch，它接受一个PointT类型的参数，用于在Kd树中搜索最近的K个点。

template <typename PointT> void fromPCLPointCloud2 (const pcl::PCLPointCloud2& msg, pcl::PointCloud& cloud, const MsgFieldMap& field_map) { // Copy info fields cloud.header = msg.header; cloud.width = msg.width; cloud.height = msg.height; cloud.is_dense = msg.is_dense == 1; // Copy point data cloud.resize (msg.width * msg.height); std::uint8_t* cloud_data = reinterpret_cast<std::uint8_t*>(&cloud[0]); // Check if we can copy adjacent points in a single memcpy. We can do so if there // is exactly one field to copy and it is the same size as the source and destination // point types. if (field_map.size() == 1 && field_map[0].serialized_offset == 0 && field_map[0].struct_offset == 0 && field_map[0].size == msg.point_step && field_map[0].size == sizeof(PointT)) { const auto cloud_row_step = (sizeof (PointT) * cloud.width); const std::uint8_t* msg_data = &msg.data[0]; // Should usually be able to copy all rows at once if (msg.row_step == cloud_row_step) { memcpy (cloud_data, msg_data, msg.data.size ()); } else { for (uindex_t i = 0; i < msg.height; ++i, cloud_data += cloud_row_step, msg_data += msg.row_step) memcpy (cloud_data, msg_data, cloud_row_step); } } else { // If not, memcpy each group of contiguous fields separately for (uindex_t row = 0; row < msg.height; ++row) { const std::uint8_t* row_data = &msg.data[row * msg.row_step]; for (uindex_t col = 0; col < msg.width; ++col) { const std::uint8_t* msg_data = row_data + col * msg.point_step; for (const detail::FieldMapping& mapping : field_map) { memcpy (cloud_data + mapping.struct_offset, msg_data + mapping.serialized_offset, mapping.size); } cloud_data += sizeof (PointT); } } } }

这是一个模板函数，用于将PCLPointCloud2类型的数据转换为PointCloud<PointT>类型的点云数据。其中，PointT是点云中点的数据类型。该函数会将PCLPointCloud2中的点云数据复制到PointCloud<PointT>中。 在函数中，...

#include <iostream> #include //pcd流头文件 #include //点类型即现成的pointT int main(int argc, char** argv) { //创建点云指针 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); //直接读取pcd文件到cloud中，并判断是否读取正确 if (pcl::io::loadPCDFile("rabbit.pcd", *cloud) == -1) //* load the file { PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n"); return (-1); } // 控制台输出点云宽高(无序点云为总数) std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from test_pcd.pcd with the following fields: " << std::endl; // 遍历点云输出坐标 for (const auto& point : *cloud) std::cout << " " << point.x << " " << point.y << " " << point.z << std::endl; return (0); }该程序优化成是使用于vs2022和pcl1.13.1读取pcd_v7的程序

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 直接读取pcd文件到cloud中，并判断是否读取正确 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("rabbit.pcd", *cloud) == -1) ...

下述有关PCL库描述nearestKSearch的代码是什么意思？为什么会返回相关的nearestKSearch？ virtual int nearestKSearch (const PointT ...

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree; kdtree.setInputCloud(cloud); pcl::PointXYZ searchPoint(1.0, 2.0, 3.0); int k = ...

pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud);

void pcl::fromPCLPointCloud2 (const pcl::PCLPointCloud2& msg, pcl::PointCloud<PointT>& cloud); 其中，msg 是要转换的 pcl::PCLPointCloud2 格式的点云数据，cloud 是转换后的点云数据，类型为 pcl...

pcl::concatenatePointCloud

const pcl::PointCloud<PointT> &cloud1, const pcl::PointCloud<PointT> &cloud2, pcl::PointCloud<PointT> &cloud_out); 其中，cloud1和cloud2是需要连接的两个点云，cloud_out是连接后的点云。需要注意的...
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