三种重建算法的代码（带注释）

xuezhisd

三种三维重建的算法是：
       泊松重建算法
       贪婪投影重建算法
       移动立方体重建算法


具体的代码和详细的注释请参考下面的博客：
      PCL系列——三维重构之移动立方体算法
      PCL系列——三维重构之贪婪三角投影算法
      PCL系列——三维重构之泊松重构

xuezhisd

泊松重构的代码和注释

1. 
   
2. //点的类型的头文件
   
3. #include <pcl/point_types.h>
   
4. //点云文件IO（pcd文件和ply文件）
   
5. #include <pcl/io/pcd_io.h>
   
6. #include <pcl/io/ply_io.h>
   
7. //kd树
   
8. #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
   
9. //特征提取
   
10. #include <pcl/features/normal_3d_omp.h>
    
11. #include <pcl/features/normal_3d.h>
    
12. //重构
    
13. #include <pcl/surface/gp3.h>
    
14. #include <pcl/surface/poisson.h>
    
15. //可视化
    
16. #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
    
17. //多线程
    
18. #include <boost/thread/thread.hpp>
    
19. #include <fstream>
    
20. #include <iostream>
    
21. #include <stdio.h>
    
22. #include <string.h>
    
23. #include <string>
    
24. 
    
25. int main(int argc, char** argv)
    
26. {
    
27.     // 确定文件格式
    
28.     char tmpStr[100];
    
29.     strcpy(tmpStr,argv[1]);
    
30.     char* pext = strrchr(tmpStr, '.');
    
31.     std::string extply("ply");
    
32.     std::string extpcd("pcd");
    
33.     if(pext){
    
34.         *pext='\0';
    
35.         pext++;
    
36.     }
    
37.     std::string ext(pext);
    
38.     //如果不支持文件格式，退出程序
    
39.     if (!((ext == extply)||(ext == extpcd))){
    
40.         std::cout << "文件格式不支持!" << std::endl;
    
41.         std::cout << "支持文件格式：*.pcd和*.ply！" << std::endl;
    
42.         return(-1);
    
43.     }
    
44. 
    
45.     //根据文件格式选择输入方式
    
46.   pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>) ; //创建点云对象指针，用于存储输入
    
47.     if (ext == extply){
    
48.         if (pcl::io::loadPLYFile(argv[1] , *cloud) == -1){
    
49.             PCL_ERROR("Could not read ply file!\n") ;
    
50.             return -1;
    
51.         }
    
52.     }
    
53.     else{
    
54.         if (pcl::io::loadPCDFile(argv[1] , *cloud) == -1){
    
55.             PCL_ERROR("Could not read pcd file!\n") ;
    
56.             return -1;
    
57.         }
    
58.     }
    
59. 
    
60.     // 计算法向量
    
61.   pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>); //法向量点云对象指针
    
62.   pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ , pcl::Normal> n ;//法线估计对象
    
63.   pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>) ;//存储估计的法线的指针
    
64.   pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>) ;
    
65.   tree->setInputCloud(cloud) ;
    
66.   n.setInputCloud(cloud) ;
    
67.   n.setSearchMethod(tree) ;
    
68.   n.setKSearch(20);
    
69.     n.compute(*normals); //计算法线，结果存储在normals中
    
70. 
    
71.     //将点云和法线放到一起
    
72.   pcl::concatenateFields(*cloud , *normals , *cloud_with_normals) ;
    
73. 
    
74.     //创建搜索树
    
75.   pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>) ;
    
76.   tree2->setInputCloud(cloud_with_normals) ;
    
77.     //创建Poisson对象，并设置参数
    
78.   pcl::Poisson<pcl::PointNormal> pn ;
    
79.     pn.setConfidence(false); //是否使用法向量的大小作为置信信息。如果false，所有法向量均归一化。
    
80.     pn.setDegree(2); //设置参数degree[1,5],值越大越精细，耗时越久。
    
81.     pn.setDepth(8); //树的最大深度，求解2^d x 2^d x 2^d立方体元。由于八叉树自适应采样密度，指定值仅为最大深度。
    
82.     pn.setIsoDivide(8); //用于提取ISO等值面的算法的深度
    
83.     pn.setManifold(false); //是否添加多边形的重心，当多边形三角化时。 设置流行标志，如果设置为true，则对多边形进行细分三角话时添加重心，设置false则不添加
    
84.     pn.setOutputPolygons(false); //是否输出多边形网格（而不是三角化移动立方体的结果）
    
85.     pn.setSamplesPerNode(3.0); //设置落入一个八叉树结点中的样本点的最小数量。无噪声，[1.0-5.0],有噪声[15.-20.]平滑
    
86.     pn.setScale(1.25); //设置用于重构的立方体直径和样本边界立方体直径的比率。
    
87.     pn.setSolverDivide(8); //设置求解线性方程组的Gauss-Seidel迭代方法的深度
    
88.     //pn.setIndices();
    
89. 
    
90.     //设置搜索方法和输入点云
    
91.     pn.setSearchMethod(tree2);
    
92.     pn.setInputCloud(cloud_with_normals);
    
93.     //创建多变形网格，用于存储结果
    
94.     pcl::PolygonMesh mesh ;
    
95.     //执行重构
    
96.     pn.performReconstruction(mesh);
    
97. 
    
98.     //保存网格图
    
99.     pcl::io::savePLYFile("result.ply", mesh);
    
100. 
     
101.     // 显示结果图
     
102.     boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D viewer")) ;
     
103.     viewer->setBackgroundColor(0 , 0 , 0) ;
     
104.     viewer->addPolygonMesh(mesh , "my") ;
     
105.     viewer->addCoordinateSystem (50.0);
     
106.     viewer->initCameraParameters() ;
     
107.     while (!viewer->wasStopped()){
     
108.         viewer->spinOnce(100) ;
     
109.         boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000)) ;
     
110.     }
     
111. 
     
112.     return 0;
     
113. }

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mark,好文！:):):)