目录

一、概述

1.1原理

1.2实现步骤

1.3应用场景

二、代码实现

2.1关键函数

2.2完整代码

三、实现效果

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PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）

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一、概述

1.1原理

        TXT格式的点云文件通常以纯文本的形式存储点的坐标数据，每一行代表一个点的三维坐标（X, Y, Z）。通过读取这些坐标数据，可以将其转换为PCL格式的点云数据，并在PCL的可视化窗口中显示。

1.2实现步骤

1. 打开并读取TXT格式的点云文件，逐行解析文件内容，提取点的三维坐标。
2. 将提取的坐标信息存储到PCL的 pcl::PointCloud 对象中。
3. 使用PCL可视化工具显示读取的点云数据。

1.3应用场景

1. 简单点云数据可视化：TXT文件格式简单明了，适用于存储和共享基本的点云数据，可以快速读取并可视化。
2. 数据预处理与验证：在数据预处理过程中，TXT格式的点云数据可以方便地进行手动检查和验证。
3. 教学与研究：在教学和研究中，TXT格式常用于演示和实验点云处理算法的输入输出。

二、代码实现

2.1关键函数

1.TXT文件读取：
    - std::ifstream：用于打开和读取TXT文件。
    - std::istringstream：用于解析每一行的坐标数据。
2. 点云数据存储：
    - pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>：用于存储读取的点云数据。
3.点云可视化：
    - pcl::visualization::PCLVisualizer：创建一个可视化窗口并显示点云数据。
    - viewer->addPointCloud：将点云数据添加到可视化窗口中进行显示。

2.2完整代码

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

// 封装的函数：从TXT文件加载点云数据并生成pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>对象
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr loadPointCloudFromTXT(const std::string& filename)
{
    // 1. 创建一个空的PointCloud对象，用于存储点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    // 2. 打开TXT文件
    std::ifstream infile(filename);  // 使用std::ifstream打开文件

    if (!infile.is_open())  // 如果文件无法打开，输出错误信息并返回空指针
    {
        std::cerr << "Error opening file: " << filename << std::endl;
        return nullptr;
    }

    std::string line;
    // 3. 逐行读取文件内容
    while (std::getline(infile, line))
    {
        std::istringstream iss(line);  // 使用std::istringstream解析每一行
        pcl::PointXYZ point;
        // 解析一行中的X, Y, Z坐标，并存储到point对象中
        if (!(iss >> point.x >> point.y >> point.z))
        {
            std::cerr << "Error parsing line: " << line << std::endl;
            break;  // 如果解析失败，输出错误信息并退出循环
        }
        cloud->points.push_back(point);  // 将解析的点添加到点云对象中
    }

    infile.close();  // 关闭文件

    // 4. 设置点云的基本属性
    cloud->width = cloud->points.size();  // 设置点云的宽度为点的数量
    cloud->height = 1;  // 设置点云的高度为1（表示这是一个无序点云）
    cloud->is_dense = true;  // 设置点云为稠密点云

    // 5. 返回生成的点云对象
    return cloud;
}

int main(int argc, char** argv)
{
    // 1. 使用封装的函数从TXT文件中加载点云数据
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud = loadPointCloudFromTXT("Elephant.txt");

    if (!cloud)  // 如果点云数据加载失败，退出程序
    {
        return -1;
    }

    // 2. 创建PCLVisualizer对象，用于显示点云数据
    pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);  // 设置背景颜色为黑色
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "sample cloud");  // 将点云数据添加到可视化窗口中
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "sample cloud");  // 设置点的大小

    // 3. 启动可视化主循环
    while (!viewer->wasStopped())
    {
        viewer->spinOnce(100);  // 刷新窗口
    }

    return 0;
}

三、实现效果