根據 rgb-d
影象和相機內參，我們可以計算任何乙個畫素在相機座標系下的位置。同時，根據相機位姿，又能計算這些畫素在世界座標系下的位置。如果把所有畫素的空間座標都求出來，相當於構建一張類似於地圖的東西。
本程式提供了五張
rgb-d
影象，並 且知道了每個影象的內參和外參：
準備了五對影象，位於 slambook/ch5/joinmap
中。在
color/
下有 1.png
到 5.png 五張 rgb
圖，而在
depth/
下有五張對應的深度圖。同時，
pose.txt
檔案給出了五張影象的相機位姿（以t
wc 形式）。位姿記錄的形式是平移向量加旋轉四元數： [
x, y, z, q
x, q
y, q
z, qw]
, 其中 qw
是四元數的實部。例如第一對圖的外參為：
[[ 0
.228993, 0
.00645704, 0
.0287837
, ; 0.
0004327
, ; 0.
113131
, ; 0.
0326832, 0
.993042]
. 下面一段程式，完成兩件事：
(1).
根據內參計算一對
rgb-d
影象對應的點雲；
(2).
根據各張圖的相機位姿（也就是外參），把點雲加起來，組成地圖。並視覺化拼接後的點雲；
cmakelists.txt
cmake_minimum_required( version 2.8 )
project( joinmap )
set( cmake_build_type release )
set( cmake_cxx_flags "-std=c++11 -o3" )
# opencv
find_package( opencv required )
include_directories( $ )
# eigen
include_directories( "/usr/include/eigen3/" )
# pcl
find_package(pcl 1.2 required)
include_directories( $ )
add_definitions( $ )
link_directories($)
add_executable( joinmap joinmap.cpp )
target_link_libraries( joinmap $ $ )
#include #include using namespace std;
#include #include #include #include #include // for formating strings
#include #include #include int main( int argc, char** ar** )
// 計算點雲並拼接
// 相機內參
double cx = 325.5;
double cy = 253.5;
double fx = 518.0;
double fy = 519.0;
double depthscale = 1000.0;
cout<
pointcloud::ptr pointcloud( new pointcloud );
for ( int i=0; i<5; i++ )
}pointcloud->is_dense = false;
cout<
SLAM第五講點雲拼接思路筆記
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