cloud->width * cloud->height读取的应该是pcd_v7里面的WIDTH 35947 HEIGHT 1

时间: 2024-03-26 10:40:55 浏览: 52
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pcd_read.zip_PCD_PCD c++_pcd读取_读取pcd

是的，你说得对。在 PCD v7 格式中，点云数据存储后的矩阵大小为 WIDTH 行 HEIGHT 列，而 `cloud->width` 表示点云数据存储后的矩阵的宽度，`cloud->height` 表示点云数据存储后的矩阵的高度。 在你提供的 PCD v7 文件头信息中，可以看到该文件的 WIDTH 为 35947，HEIGHT 为 1，因此在读取该文件时，应该使用 `cloud->width * cloud->height` 来获取点云数据的总数，即： ```c++ int num_points = cloud->width * cloud->height; ``` 这样就可以正确地获取点云数据的总数了。非常感谢你的指正，希望我的回答能够帮到你。
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std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height ; for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) std::cout << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->...

根据 #include <iostream> #include #include int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); if (pcl::io::loadPCDFile("rabbit.pcd", *cloud) == -1) //* load the file { PCL_ERROR("Couldn't read file example.pcd \n"); return (-1); } std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from example.pcd with the following fields: " << std::endl; for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) std::cout << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl; return (0); }编写能读取pcd_v

if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("example.pcd", *cloud) == -1) //* load the file { PCL_ERROR("Couldn't read file example.pcd \n"); return (-1); } 4. 遍历点云对象并输出点的坐标： c++ ...

int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ); std::string filename = "L:\VS2\xiangmu\Project9\test_pcd.pcd"; if (pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZ(filename, *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Couldn't read file %s \n", filename.c_str()); return (-1); } std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from " << filename << " with the following fields: " << std::endl; for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) { std::cout << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl; } return (0); }程序读取不到文件，但是文件存在路径正确

if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(filename, *cloud) == -1) { 这里使用了 pcl::PointXYZ 作为模板参数，表示读取的是 pcl::PointXYZ 类型的点云数据。 希望这些信息能够帮助你解决问题。

pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); std::string filename = "rabbit.pcd"; std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from " << filename << " with the following fields: " << std::endl;该文件的头是# .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 请问程序的正确输出结果

在这里，cloud->width 和 cloud->height 分别为 35947 和 1，因此 cloud->width * cloud->height 的值为 35947。程序正确输出了点云数据的总数，并且没有输出点云数据的字段信息。 需要注意的是，在读取 PCD ...

pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_filtered(new pcl::PCLPointCloud2()); pcl::PLYReader reader; reader.read(path + ".ply", *cloud); std::cerr << "PointCloud before filtering: " << cloud->width * cloud->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud) << ")." << std::endl; pcl::VoxelGrid sor; // 创建滤波对象 sor.setInputCloud(cloud); // 设置需要过滤的点云给滤波对象 sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置滤波时创建的体素体积为1cm的立方体 sor.filter(*cloud_filtered); // 执行滤波处理，存储输出 std::cerr << "PointCloud after filtering: " << cloud_filtered->width * cloud_filtered->height << " data points (" << pcl::getFieldsList(*cloud_filtered) << ")." << std::endl; pcl::PCDWriter writer; writer.write(path + "_out.pcd", cloud_filtered);

接下来，使用pcl::PLYReader读取指定路径下的.ply格式的点云文件，并将读取的数据存储在cloud中。 然后，打印出原始点云的信息，包括数据点的数量和字段列表。 接下来，创建了一个pcl::VoxelGrid...

int main() { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("cloud71_icp_result.pcd", *cloud); float resolution = 0.5; //体素的大小 cout << "before点云" << cloud->points.size() << endl; pcl::octree::OctreePointCloud octree(resolution); octree.setInputCloud(cloud); octree.addPointsFromInputCloud(); vector voxel_centers; octree.getOccupiedVoxelCenters(voxel_centers); pcl::PointCloud::Ptr cloud_core(new pcl::PointCloud); cloud_core->width = voxel_centers.size(); cloud_core->height = 1; cloud_core->points.resize(cloud_core->height*cloud_core->width); for (size_t i = 0; i < voxel_centers.size() - 1; i++) { cloud_core->points[i].x = voxel_centers[i].x; cloud_core->points[i].y = voxel_centers[i].y; cloud_core->points[i].z = voxel_centers[i].z; } pcl::PCDWriter writer; writer.write("cloud71_icp_result_core2.pcd", *cloud_core); cout << voxel_centers.size() << endl; system("pause"); return 0; }

首先，通过pcl::io::loadPCDFile函数加载了一个点云文件"cloud71_icp_result.pcd"，然后定义了体素的大小为0.5。接下来，创建了一个pcl::octree::OctreePointCloud<pcl::PointXYZ>对象，并将加载的点云设置为其...

#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

好的，您可以将您的...这里，您需要将PointCloud的大小从width * height更改为size()，因为在pcd_v7中没有高度和宽度的概念，而是使用size()来表示点云中点的数量。另外，请确保将文件名更改为您要读取的pcd文件名。

#include <iostream> #include #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main() { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("test.pcd", *cloud); float max_intensity = -std::numeric_limits<double>::infinity(); float min_intensity = std::numeric_limits<double>::infinity(); for (const auto& point : *cloud) { max_intensity = std::max(max_intensity, point.intensity); min_intensity = std::min(min_intensity, point.intensity); } double intensity_range = max_intensity - min_intensity; for (auto& point : *cloud) { point.intensity = 255 * (point.intensity - min_intensity) / intensity_range; } cv::Mat rgb_image(cloud->height, cloud->width, CV_8UC3); for (int i = 0; i < cloud->size(); ++i) { rgb_image.at<cv::Vec3b>(i) = cv::Vec3b(cloud->at(i).intensity, 0, 0); } cv::imwrite("output_image.png", rgb_image); return 0; }

这段代码是用于将给定的点云文件（PCD）转换为图像，并在图像中显示每个点的强度值，其中强度值被映射为红色通道的像素值。但是，当运行此代码时，可能会遇到“Failed to find match for field 'intensity'”错误，...

void QtWidgetsApplication2::pt_clicked(QString data1, QString data2) { pcl::console::TicToc time; // --------------------------------读取点云------------------------------------ pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); if (pcl::io::loadPCDFile("opened_cloud.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Cloudn't read file!"); } //cout << "滤波前点的个数为:" << cloud->size() << endl; // --------------------------------直通滤波------------------------------------ float a = data1.toFloat(); float b = data2.toFloat(); pcl::PointCloud::Ptr filtered(new pcl::PointCloud); std::string fv = "z"; // 滤波字段 filtered = pcl_filter_passthrough(cloud, a, b, fv); //cout << "直通滤波用时：" << time.toc() << " ms" << endl; pcl::io::savePCDFileASCII("opened_cloud.pcd", *filtered); ui.textBrowser->clear(); QString Pointsize = QString("%1").arg(cloud->points.size()); ui.textBrowser->insertPlainText(QStringLiteral("点云数量：") + Pointsize); QString Pointsize1 = QString("%1").arg(filtered->points.size()); ui.textBrowser->insertPlainText(QStringLiteral("\n滤波后点云数量：") + Pointsize1); auto renderer2 = vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New(); auto renderWindow2 = vtkSmartPointer<vtkGenericOpenGLRenderWindow>::New(); renderWindow2->AddRenderer(renderer2); viewer.reset(new pcl::visualization::PCLVisualizer(renderer2, renderWindow2, "viewer", false)); ui.openGLWidget->setRenderWindow(viewer->getRenderWindow()); viewer->setupInteractor(ui.openGLWidget->interactor(), ui.openGLWidget->renderWindow()); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); //设置背景 pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField fildColor(filtered, "z"); viewer->addPointCloud(filtered, fildColor, "sample cloud"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "sample cloud"); viewer->resetCamera(); update(); };这段代码存在内存泄漏的问题

if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("opened_cloud.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Cloudn't read file!"); } //cout 滤波前点的个数为:" << cloud->size() ; // --------------------------------...
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