订阅一个sensor_msgs/PointCloud2主题,将接收到的点云存储为文件。 #include<ros/ros.h>#include<pcl/point_cloud.h>#include<pcl_conversions/pcl_conversions.h>#include<sensor_msgs/PointCloud2.h>#include<pcl/io/pcd_io.h>voidcloudCB(constsensor_msgs::PointCloud2&input){pcl::PointCloud<pcl::Point...
等价的PCL类型是pcl::PolygonMesh。(PolygonMesh:多边形网格) pcl_msgs::Vertices: 这个消息类型将一组顶点的索引保存在一个数组中,例如描述一个多边形。等价的 PCL类型是pcl:Vertices。(Vertices:顶点) pcl_msgs::ModelCoefficients: 这个消息类型储存了一个模型的不同系数,例如描述一个平面需要的四个参数。等价的PC...
点信息:points是std::vector<geometry_msgs::Point32>类型,存储点的x、y、z坐标。 通道信息:channels是std::vector<sensor_msgs::ChannelFloat32>类型,用于存储附加的通道数据(如intensity、rgb等)。 灵活性 sensor_msgs::PointCloud结构简单,但灵活性较低,只能支持有限的字段类型(主要是坐标和一些附加通道)。 应...
想象一下，ROS（俄罗斯）和PCL（美丽国）之间的信息交流不畅，他们各自选择代表进行沟通。ROS派出的是sensor_msgs::PointCloud2，而PCL则派出了PCLPointCloud2，通过新加坡（pcl_conversions）这个中介进行数据类型的转换，就像两国在新加坡进行友好协商一样。明白我配图的寓意了吗？哈哈！下面是一些函数签名...
Ptr in_pc,double in_max_cluster_distance,std::vector<Detected_Obj>&obj_list);voidpoint_cb(constsensor_msgs::PointCloud2ConstPtr&in_cloud_ptr);voidpublish_cloud(constros::Publisher&in_publisher,constpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr in_cloud_to_publish_ptr,conststd_msgs::Header&in_...
void toPCL(const std_msgs::Header &header, pcl::PCLHeader &pcl_header) { toPCL(header.stamp, pcl_header.stamp); pcl_header.seq = header.seq; pcl_header.frame_id = header.frame_id; } inline std_msgs::Header fromPCL(const pcl::PCLHeader &pcl_header) ...
/***关于使用pcl/PointCloud<T>的举例应用。这一类型的数据格式是PCL库中定义的一种数据格式这里面使用了两次数据转换从 sensor_msgs/PointCloud2 到 pcl/PointCloud<T> 和 从 pcl::ModelCoefficients 到 pcl_msgs::ModelCoefficients. ***/#include<iostream>//...
下面是核心代码sensor_msgs::PointCloud2转到 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>,从ros到pcl类型的转换,用到fromROSMsg方法。 //输入的ros pointcloud2 类型sensor_msgs::PointCloud2 t_cloud;//输出的pcl 类型pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>t_pclCloud;pcl::fromROSMsg(t_cloud,t_pclCloud); ...
我正在尝试从 ROS 中的 kinect 对点云进行一些分割。截至目前我有这个: import rospy import pcl from sensor_msgs.msg import PointCloud2 import sensor_msgs.point_cloud2 as pc2 def on_new_point_cloud(data): pc = pc2.read_points(data, skip_nans=True, field_names=("x", "y", "z")) pc...
我正在尝试从 ROS 中的 kinect 对点云进行一些分割。截至目前我有这个: import rospy import pclfromsensor_msgs.msgimport PointCloud2 import sensor_msgs.point_cloud2as pc2 def on_new_point_cloud(data): pc = pc2.read_points(data, skip_nans=True, field_names=("x","y","z")) ...