运行时该代码出现异常template<typename PointT> int read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud<PointT> &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); }

时间: 2024-02-14 22:21:41 浏览: 29
根据您提供的信息,很难确定问题的具体原因。但是,这个异常可能是由以下几个原因引起的: 1. 文件路径不正确:请确保您提供的文件路径是正确的,并且文件存在于该路径下。您可以使用绝对路径或相对路径,但请注意路径的分隔符应该是正斜杠(/)而不是反斜杠(\)。 2. PCD 文件格式不正确:请确保您的 PCD 文件格式正确,即文件头部信息正确,点云数据按照正确的格式存储。您可以通过打开 PCD 文件并检查其内容来确保文件格式正确。 3. 点云数据类型不匹配:请确保您的点云数据类型与您在调用 `read` 函数时指定的类型匹配。如果类型不匹配,则可能会导致运行时异常。您可以尝试更改数据类型并重新运行程序。 4. PCL 库版本不匹配:请确保您使用的 PCL 库版本与您的代码兼容。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,例如异常信息、代码上下文等,以便我们更好地理解和解决问题。
相关问题

template<typename PointT> int read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud<PointT> &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); }

这是 PCL 库中的一个函数,用于读取 PCD 格式的点云文件,并将其存储到 `pcl::PointCloud<PointT>` 类型的点云对象中。函数的具体参数和作用如下: - `file_name`:要读取的 PCD 文件的文件名。 - `cloud`:用于存储读取到的点云数据的 `pcl::PointCloud<PointT>` 类型的点云对象。 - `offset`:读取点云数据的起始位置偏移量(单位:字节)。默认值为 0,表示从文件的开头开始读取。 - `blob`:用于存储 PCD 文件中的二进制数据的 `pcl::PCLPointCloud2` 类型的对象。 - `sensor_origin_`:用于存储点云数据的传感器位置(起点)的三维向量。 - `sensor_orientation_`:用于存储点云数据的传感器方向的四元数。 - `pcd_version`:用于存储 PCD 文件的版本号。 该函数首先调用 `read` 函数读取 PCD 文件中的二进制数据,然后调用 `pcl::fromPCLPointCloud2` 函数将二进制数据转换为 `pcl::PointCloud<PointT>` 类型的点云对象,并将其存储到 `cloud` 中。最后返回读取的结果,如果读取成功则返回 0,否则返回错误代码。

这个函数 loadPCDFile (const std::string &file_name, pcl::PointCloud<PointT> &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

可以使用 `loadPCDFile` 函数读取 PCD v0.7 版本的 ASCII 格式的点云数据。该函数的定义如下: ```c++ template <typename PointT> int pcl::PCDReader::read ( const std::string &file_name, pcl::PointCloud<PointT> &cloud, const Eigen::Vector4f &origin = Eigen::Vector4f::Zero (), const Eigen::Quaternionf &orientation = Eigen::Quaternionf::Identity (), int offset = 0) ``` 其中,`file_name` 参数为点云文件名,`cloud` 参数为存储点云数据的对象,`origin` 和 `orientation` 参数为点云数据的起始点和方向,`offset` 参数为读取点云数据的偏移量。 在使用该函数读取 PCD v0.7 版本的 ASCII 格式点云数据时,需要使用与文件中数据类型相同的点云结构体。例如,对于包含 x、y、z 三个字段的点云数据,可以使用 `pcl::PointXYZ` 结构体来表示。读取文件的代码如下: ```c++ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PCDReader reader; reader.read("filename.pcd", *cloud); ``` 在这里,`pcl::PointXYZ` 结构体表示包含 x、y、z 三个字段的点云数据类型,`cloud` 对象为存储点云数据的对象。请确保文件路径和文件名正确,以及文件中的点云数据类型与代码中的数据类型一致。

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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); } } } }

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