MarchingCubesGreedy算法重建问题

xiaoyinload

1. int
   
2. main (int argc, char** argv)   
   
3. {   
   
4.    // Load input file into a PointCloud<T> with an appropriate type
   
5.   pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr mls_points (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);//定义点云对象指针
   
6.   sensor_msgs::PointCloud2 cloud_blob;
   
7.   pcl::io::loadPCDFile ("table_scene_lms400_downsampled.pcd", cloud_blob);//加载PCD文件
   
8.   pcl::fromROSMsg (cloud_blob, * mls_points);//数据最终存储在mls_points中
   
9.   //* the data should be available in cloud
   
10. 
    
11.     // Normal estimation*
    
12.         pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);//定义kd-tree指针
    
13.     tree->setInputCloud(mls_points);//用mls_points构建tree对象
    
14. 
    
15.     pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> n;//法线估计对象
    
16.     n.setInputCloud(mls_points);//为法线估计对象设置输入点云
    
17.     n.setSearchMethod(tree);//设置搜索方式
    
18.     n.setKSearch(20);//设置k搜索的k值为20
    
19. 
    
20.     pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);//存储估计的法线
    
21.     n.compute(*normals);//估计法线存储结果到normals中
    
22.     //以上预先估计出数据中每个点的法线
    
23.     //* normals should not contain the point normals + surface curvatures
    
24. 
    
25.     // Concatenate the XYZ and normal fields*
    
26.         pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals (new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
    
27.     concatenateFields(* mls_points, * normals, * cloud_with_normals);//存储有向点云
    
28.     //* cloud_with_normals = cloud + normals
    
29. 
    
30.     // Create search tree*
    
31.         pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2 (new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>);//定义搜索树对象
    
32.     tree2->setInputCloud(cloud_with_normals);//利用点云构建搜索树
    
33. 
    
34.     // Init objects
    
35.     pcl::PolygonMesh mesh;//网格模型存储位置？？？？？？？？？？
    
36.     pcl::MarchingCubesGreedy<pcl::PointNormal> mc;//定义MC类对象 mc
    
37. 
    
38.     // Set parameters
    
39.         double leafSize = 0.01;//体素大小
    
40.         float isoLevel = 0.5;//等值面提取时所使用的水平值
    
41.     mc.setInputCloud(cloud_with_normals);//设置输入点云为有向点云
    
42.     mc.setSearchMethod(tree2);//设置搜索方式
    
43.     mc.setLeafSize(leafSize);//设置体素大小0.01
    
44.     mc.setIsoLevel(isoLevel);//设置等值面提取时所使用的水平值0.5
    
45. 
    
46.     // Reconstruct
    
47.     mc.reconstruct (mesh);//执行重建
    
48.         std::cout << "MCGreedy reconstruct done"<<std::endl;
    
49. }

复制代码

请问这个代码最后的图像输出该怎么写？呵呵

mypcl

pcl::visualization:CLVisualizer类应该可以对类型pcl:olygonMesh 的数据进行可视化，
bool  addPolygonMesh (const pcl:olygonMesh &polymesh, const std::string &id="polygon", int viewport=0)
祝好运！

xiaoyinload

谢谢~

xiaoyinload

谢谢~

小园赋

楼上“mypcl”评论的应该是这样的，
pcl::visualization:: PCLVisualizer类应该可以对类型pcl::polygonMesh 的数据进行可视化，
bool  addPolygonMesh (const pcl::polygonMesh &polymesh, const std::string &id="polygon", int viewport=0)
上面的笑脸符号，主要是论坛后台根据符号自动解译出来的，现在好了。

xiaoyinload

继续请教关于MC算法中体素大小及等值面值的大小

MC算法中，体素的大小跟等值面值的大小对重建有什么影响？应该怎么取值？
谢谢大家

SITHG

xiaoyinload 发表于 2013-3-5 20:29
继续请教关于MC算法中体素大小及等值面值的大小

MC算法中，体素的大小跟等值面值的大小对重建有什么影响？ ...

没研究mc算法，但就字面意思，体素大了重建的快，并且粗糙吧，反之亦然
等值面是个什么概念就不清楚了，你研究下，给大家普及下吧
祝好运！

xiaoyinload

mypcl 发表于 2013-3-2 19:15
pcl::visualization:CLVisualizer类应该可以对类型pcllygonMesh 的数据进行可视化，
bool  addPolygo ...

你好，我想对这个重构的三维物体进行渲染，应该如何进行啊？

mypcl

xiaoyinload 发表于 2013-3-12 09:50
你好，我想对这个重构的三维物体进行渲染，应该如何进行啊？

恩，我不知道你的渲染是什么概念，就是在图形窗口3D的现实吗？

如果是那就用我说的那个类PCLVisualizer可以进行渲染显示了。主要是你重建后获取的数据格式是polygonmesh，刚好它也支持。

祝好运，多多分享！！不同的话题，新开贴！！