使用1.8版本的PCL,点云与图像融合,并输出文件,给出代码示例

以下是一个简单的示例代码，使用PCL 1.8版本将点云与图像融合，并输出文件：

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/png_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/filters/filter.h>
#include <pcl/features/integral_image_normal.h>
#include <pcl/features/organized_edge_detection.h>

int main(int argc, char** argv)
{
  // 读取点云数据
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(argv[1], *cloud) == -1)
  {
    PCL_ERROR("Failed to read PCD file\n");
    return (-1);
  }

  // 读取图像数据
  cv::Mat image = cv::imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
  if (image.empty())
  {
    PCL_ERROR("Failed to read image file\n");
    return (-1);
  }

  // 获取点云法线
  pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
  pcl::IntegralImageNormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
  ne.setInputCloud(cloud);
  ne.compute(*normals);

  // 获取边缘
  pcl::OrganizedEdgeDetection<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::Label> oed;
  oed.setInputCloud(cloud);
  oed.setInputNormals(normals);
  pcl::PointCloud<pcl::Label> labels;
  std::vector<pcl::PointIndices> region_indices;
  oed.compute(labels, region_indices);

  // 将边缘信息写入点云
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_rgb(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
  pcl::copyPointCloud(*cloud, *cloud_rgb);
  for (int i = 0; i < labels.points.size(); i++)
  {
    if (labels.points[i].label == pcl::EDGE_LABEL_OCCLUDING || labels.points[i].label == pcl::EDGE_LABEL_OCCLUDED)
    {
      cloud_rgb->points[i].r = 255;
      cloud_rgb->points[i].g = 0;
      cloud_rgb->points[i].b = 0;
    }
  }

  // 保存结果
  pcl::io::savePCDFileBinary("output.pcd", *cloud_rgb);
  pcl::io::savePNGFile("output.png", image);

  // 可视化结果
  boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Viewer"));
  viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud_rgb, "cloud");
  viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 2, "cloud");
  while (!viewer->wasStopped())
  {
    viewer->spinOnce(100);
    boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
  }

  return (0);
}

使用方法：

1. 将上述代码保存为一个文件，例如“fusion.cpp”；
2. 编译代码，并链接PCL库和OpenCV库，例如：

g++ fusion.cpp -o fusion -lpcl_io -lpcl_visualization `pkg-config --libs opencv`

3. 运行程序，例如：

./fusion input.pcd input.png

其中“input.pcd”为输入点云文件，“input.png”为输入图像文件。程序将输出一个名为“output.pcd”的点云文件和一个名为“output.png”的图像文件，同时弹出一个窗口展示结果。