解释一下 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI> pcl_msg->points.push_back
时间: 2023-11-14 18:35:01 浏览: 53
在PCL中,pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>是一个点云数据类型,表示一个包含位置和强度信息的点云。其中,PointXYZI是一个结构体,包含了点的x、y、z坐标和强度信息。而pcl_msg是一个指向pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>类型的指针。
pcl_msg->points.push_back是将一个新的PointXYZI点添加到点云数据中的语句。这句话的作用是在pcl_msg所指向的点云数据中添加一个新的PointXYZI点。具体来说,points是pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>中的一个成员变量,它是一个包含了所有PointXYZI点的向量容器,而push_back则是向该容器中添加一个新的点的方法。因此,pcl_msg->points.push_back的含义是将一个新的PointXYZI点添加到pcl_msg所指向的点云数据中。
相关问题
根据 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("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
7文件的程序,你可以按照以下步骤进行编写:
1. 引入PCL库的头文件和IO模块的头文件:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
```
2. 定义点云对象类型:
```c++
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
```
3. 使用`pcl::io::loadPCDFile()`函数读取pcd文件:
```c++
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++
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;
```
完整代码示例:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
int main(int argc, char** argv)
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("example.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);
}
```
你需要将代码中的 `example.pcd` 修改为你要读取的pcd文件名。运行程序后,它将输出点云中所有点的坐标。
Eigen::Matrixxf 到pcl::PointCloud<pcl::pointxyz> 的内存映射
将 Eigen::MatrixXf 映射到 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 可以通过以下代码实现:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
int main()
{
// 创建 Eigen::MatrixXf
Eigen::MatrixXf matrix(4, 3);
matrix << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9,
10, 11, 12;
// 创建 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 将 Eigen::MatrixXf 映射到 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>
cloud->width = matrix.rows();
cloud->height = 1;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
for (int i = 0; i < matrix.rows(); ++i)
{
cloud->points[i].x = matrix(i, 0);
cloud->points[i].y = matrix(i, 1);
cloud->points[i].z = matrix(i, 2);
}
// 输出 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 的内容
for (std::size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
{
std::cout << "point(" << i << "): "
<< cloud->points[i].x << ", "
<< cloud->points[i].y << ", "
<< cloud->points[i].z << std::endl;
}
return 0;
}
```
该代码创建了一个大小为 4x3 的 Eigen::MatrixXf,然后将其映射到 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 中并打印 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 的内容。需要注意的是,在将 Eigen::MatrixXf 映射到 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 时,需要使用 `pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr` 智能指针来创建 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>。同时,在将 Eigen::MatrixXf 中的数据映射到 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 中时,需要遍历 Eigen::MatrixXf 中的每个元素,并将其赋值给 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 的每个点。