PCL1.8单张图点云转换显示

// C++ 标准库
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

// OpenCV 库
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

// PCL 库
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>//可视化头文件
// 定义点云类型
typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;//你看修饰符，RGBA很有意思，很直白
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud; 

// 相机内参
const double camera_factor = 1000;
const double camera_cx = 325.5;
const double camera_cy = 253.5;
const double camera_fx = 518.0;
const double camera_fy = 519.0;



// 主函数 
int main( int argc, char** argv )
{
    // 读取./data/rgb.png和./data/depth.png，并转化为点云

    // 图像矩阵
    cv::Mat rgb, depth;
    // 使用cv::imread()来读取图像
    rgb = cv::imread( "color_00.png" );//这个图有四个通道
    // rgb 图像是8UC3的彩色图像
    // depth 是16UC1的单通道图像，注意flags设置-1,表示读取原始数据不做任何修改
    depth = cv::imread( "depth_00.png", -1 );

    // 点云变量
    // 使用智能指针，创建一个空点云。这种指针用完会自动释放。
    PointCloud::Ptr cloud ( new PointCloud );
    // 遍历深度图
    for (int m = 0; m < depth.rows; m++)
        for (int n=0; n < depth.cols; n++)
        {
            // 获取深度图中(m,n)处的值
            ushort d = depth.ptr<ushort>(m)[n];
            // d 可能没有值，若如此，跳过此点
            if (d == 0)
                continue;
            // d 存在值，则向点云增加一个点
            PointT p;

            // 计算这个点的空间坐标
            p.z = double(d) / camera_factor;
            p.x = (n - camera_cx) * p.z / camera_fx;
            //由于PCL与opencv 图像坐标系 y轴是相反的，所以我加一个负号，是为了生成点云更加容易观察
            p.y = -(m - camera_cy) * p.z / camera_fy;
            
            // 从rgb图像中获取它的颜色
            // rgb是三通道的BGR格式图，所以按下面的顺序获取颜色
            p.b = rgb.ptr<uchar>(m)[n*3];
            p.g = rgb.ptr<uchar>(m)[n*3+1];
            p.r = rgb.ptr<uchar>(m)[n*3+2];
            p.a = rgb.ptr<uchar>(m)[n*3+3];//这个是Alpha通道
            // 把p加入到点云中
            cloud->points.push_back( p );
        }
    // 设置并保存点云
    cloud->height = 1;
    cloud->width = cloud->points.size();
    cout<<"point cloud size = "<<cloud->points.size()<<endl;
    cloud->is_dense = false;
    //pcl::io::savePCDFile( "./pointcloud.pcd", *cloud );
    // 清除数据并退出
    //cloud->points.clear();
    //cout<<"Point cloud saved."<<endl;


    //可视化
    pcl::visualization::CloudViewer viewer("viewer");
    viewer.showCloud(cloud);
    while (!viewer.wasStopped())
    {
    }

    return 0;
}