pcl 은 교체 의 가장 가 까 운 점 을 사용 합 니 다.

42070 단어 번복PCL점운최근 점
이번에 우 리 는 Iterative Closest Point(교체 가능 한 최근 점)알고리즘 을 사용 할 것 입 니 다.이것 은 하나의 점 구름 이 다른 점 구름 인지 아 닌 지 를 결정 할 수 있 습 니 다.두 점 구름 사이 의 점 거 리 를 최소 화 할 수 있 습 니 다.
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/icp.h>

int
 main (int argc, char** argv)
{
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

  // Fill in the CloudIn data
  cloud_in->width    = 5;
  cloud_in->height   = 1;
  cloud_in->is_dense = false;
  cloud_in->points.resize (cloud_in->width * cloud_in->height);
  for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size (); ++i)
  {
    cloud_in->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud_in->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud_in->points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
  }
  std::cout << "Saved " << cloud_in->points.size () << " data points to input:"
      << std::endl;
  for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size (); ++i) std::cout << "    " <<
      cloud_in->points[i].x << " " << cloud_in->points[i].y << " " <<
      cloud_in->points[i].z << std::endl;
  *cloud_out = *cloud_in;
  std::cout << "size:" << cloud_out->points.size() << std::endl;
  for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size (); ++i)
    cloud_out->points[i].x = cloud_in->points[i].x + 0.7f;
  std::cout << "Transformed " << cloud_in->points.size () << " data points:"
      << std::endl;
  for (size_t i = 0; i < cloud_out->points.size (); ++i)
    std::cout << "    " << cloud_out->points[i].x << " " <<
      cloud_out->points[i].y << " " << cloud_out->points[i].z << std::endl;
  pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
  icp.setInputCloud(cloud_in);
  icp.setInputTarget(cloud_out);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
  icp.align(Final);
  std::cout << "has converged:" << icp.hasConverged() << " score: " <<
  icp.getFitnessScore() << std::endl;
  std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;

 return (0);
}

해명 하 다.
우리 가 사용 할 클래스 의 모든 헤더 파일 을 포함 합 니 다.
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/icp.h>

두 개의 pcl 을 만 들 었 습 니 다:PointCloud의 boost shared 지침 을 만 들 고 초기 화 합 니 다.
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

무 작위 데이터 생 성
  // Fill in the CloudIn data
  cloud_in->width    = 5;
  cloud_in->height   = 1;
  cloud_in->is_dense = false;
  cloud_in->points.resize (cloud_in->width * cloud_in->height);
  for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size (); ++i)
  {
    cloud_in->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud_in->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    cloud_in->points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
  }
  std::cout << "Saved " << cloud_in->points.size () << " data points to input:"
      << std::endl;
  for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size (); ++i) std::cout << "    " <<
      cloud_in->points[i].x << " " << cloud_in->points[i].y << " " <<
      cloud_in->points[i].z << std::endl;
  *cloud_out = *cloud_in;
  std::cout << "size:" << cloud_out->points.size() << std::endl;

이 어 점 클 라 우 드 에 대한 간단 한 강제 변환 을 실행 하고 데이터 값 을 다시 출력 합 니 다.
  for (size_t i = 0; i < cloud_in->points.size (); ++i)
    cloud_out->points[i].x = cloud_in->points[i].x + 0.7f;
  std::cout << "Transformed " << cloud_in->points.size () << " data points:"
      << std::endl;
  for (size_t i = 0; i < cloud_out->points.size (); ++i)
    std::cout << "    " << cloud_out->points[i].x << " " <<
      cloud_out->points[i].y << " " << cloud_out->points[i].z << std::endl;

Iterative Closestpoint 라 는 인 스 턴 스 를 만 들 고 효과 적 인 정 보 를 제공 합 니 다.
  pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
  icp.setInputCloud(cloud_in);
  icp.setInputTarget(cloud_out);

이 어 pcl::PointCloud라 는 종 류 를 만 들 었 습 니 다.Iterative Closestpoint 는 점 구름 데 이 터 를 저장 할 수 있 습 니 다.
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
  icp.align(Final);
  std::cout << "has converged:" << icp.hasConverged() << " score: " <<
  icp.getFitnessScore() << std::endl;
  std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;

실행 프로그램
./iterative_closest_point

결실
Saved 5 data points to input:
 0.352222 -0.151883 -0.106395
-0.397406 -0.473106 0.292602
-0.731898 0.667105 0.441304
-0.734766 0.854581 -0.0361733
-0.4607 -0.277468 -0.916762
size:5
Transformed 5 data points:
 1.05222 -0.151883 -0.106395
 0.302594 -0.473106 0.292602
-0.0318983 0.667105 0.441304
-0.0347655 0.854581 -0.0361733
      0.2393 -0.277468 -0.916762
[pcl::SampleConsensusModelRegistration::setInputCloud] Estimated a sample
selection distance threshold of: 0.200928
[pcl::IterativeClosestPoint::computeTransformation] Number of
correspondences 4 [80.000000%] out of 5 points [100.0%], RANSAC rejected:
1 [20.000000%].
[pcl::IterativeClosestPoint::computeTransformation] Convergence reached.
Number of iterations: 1 out of 0. Transformation difference: 0.700001
has converged:1 score: 1.95122e-14
          1  4.47035e-08 -3.25963e-09          0.7
2.98023e-08            1 -1.08499e-07 -2.98023e-08
1.30385e-08 -1.67638e-08            1  1.86265e-08
          0            0            0            1

 
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