交互式ICP¶
本教程将教您如何编写交互式ICP查看器。 该程序将加载点云并对其施加刚性变换。 之后，ICP算法会将变换后的点云与原始对齐。 每次用户按下“空格”，都会进行一次ICP迭代，并刷新查看器。
代码实现¶
代码文件interactive_icp.cpp
资源准备 monkey.ply
//
// Created by ty on 20-5-29.
//
#include <string>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/registration/icp.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/console/time.h> // TicToc
typedef pcl::PointXYZ PointT;
typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloudT;
bool next_iteration = false;
void
print4x4Matrix (const Eigen::Matrix4d & matrix)
{
printf ("Rotation matrix :\n");
printf (" | %6.3f %6.3f %6.3f | \n", matrix (0, 0), matrix (0, 1), matrix (0, 2));
printf ("R = | %6.3f %6.3f %6.3f | \n", matrix (1, 0), matrix (1, 1), matrix (1, 2));
printf (" | %6.3f %6.3f %6.3f | \n", matrix (2, 0), matrix (2, 1), matrix (2, 2));
printf ("Translation vector :\n");
printf ("t = < %6.3f, %6.3f, %6.3f >\n\n", matrix (0, 3), matrix (1, 3), matrix (2, 3));
}
/**
* 此函数是查看器的回调。 当查看器窗口位于顶部时，只要按任意键，就会调用此函数。 如果碰到“空格”； 将布尔值设置为true。
* @param event
* @param nothing
*/
void
keyboardEventOccurred (const pcl::visualization::KeyboardEvent& event,
void* nothing)
{
if (event.getKeySym () == "space" && event.keyDown ())
next_iteration = true;
}
int
main (int argc,
char* argv[])
{
// The point clouds we will be using
PointCloudT::Ptr cloud_in (new PointCloudT); // Original point cloud
PointCloudT::Ptr cloud_tr (new PointCloudT); // Transformed point cloud
PointCloudT::Ptr cloud_icp (new PointCloudT); // ICP output point cloud
// 我们检查程序的参数，设置初始ICP迭代的次数，然后尝试加载PLY文件。
// Checking program arguments
if (argc < 2)
{
printf ("Usage :\n");
printf ("\t\t%s file.ply number_of_ICP_iterations\n", argv[0]);
PCL_ERROR ("Provide one ply file.\n");
return (-1);
}
int iterations = 1; // Default number of ICP iterations
if (argc > 2)
{
// If the user passed the number of iteration as an argument
iterations = atoi (argv[2]);
if (iterations < 1)
{
PCL_ERROR ("Number of initial iterations must be >= 1\n");
return (-1);
}
}
pcl::console::TicToc time;
time.tic ();
if (pcl::io::loadPLYFile (argv[1], *cloud_in) < 0)
{
PCL_ERROR ("Error loading cloud %s.\n", argv[1]);
return (-1);
}
std::cout << "\nLoaded file " << argv[1] << " (" << cloud_in->size () << " points) in " << time.toc () << " ms\n" << std::endl;
// 我们使用刚性矩阵变换来变换原始点云。
// cloud_in包含原始点云。
// cloud_tr和cloud_icp包含平移/旋转的点云。
// cloud_tr是我们将用于显示的备份（绿点云）。
// Defining a rotation matrix and translation vector
Eigen::Matrix4d transformation_matrix = Eigen::Matrix4d::Identity ();
// A rotation matrix (see https://en.wikipedia.org/wiki/Rotation_matrix)
double theta = M_PI / 8; // The angle of rotation in radians
transformation_matrix (0, 0) = std::cos (theta);
transformation_matrix (0, 1) = -sin (theta);
transformation_matrix (1, 0) = sin (theta);
transformation_matrix (1, 1) = std::cos (theta);
// A translation on Z axis (0.4 meters)
transformation_matrix (2, 3) = 0.4;
// Display in terminal the transformation matrix
std::cout << "Applying this rigid transformation to: cloud_in -> cloud_icp" << std::endl;
print4x4Matrix (transformation_matrix);
// Executing the transformation
pcl::transformPointCloud (*cloud_in, *cloud_icp, transformation_matrix);
*cloud_tr = *cloud_icp; // We backup cloud_icp into cloud_tr for later use
// 这是ICP对象的创建。 我们设置ICP算法的参数。
// setMaximumIterations（iterations）设置要执行的初始迭代次数（默认值为1）。
// 然后，我们将点云转换为cloud_icp。 第一次对齐后，我们将在下一次使用该ICP对象时（当用户按下“空格”时）将ICP最大迭代次数设置为1。
// The Iterative Closest Point algorithm
time.tic ();
pcl::IterativeClosestPoint<PointT, PointT> icp;
icp.setMaximumIterations (iterations);
icp.setInputSource (cloud_icp);
icp.setInputTarget (cloud_in);
icp.align (*cloud_icp);
icp.setMaximumIterations (1); // We set this variable to 1 for the next time we will call .align () function
std::cout << "Applied " << iterations << " ICP iteration(s) in " << time.toc () << " ms" << std::endl;
// 检查ICP算法是否收敛； 否则退出程序。 如果返回true，我们将转换矩阵存储在4x4矩阵中，然后打印刚性矩阵转换。
if (icp.hasConverged ())
{
std::cout << "\nICP has converged, score is " << icp.getFitnessScore () << std::endl;
std::cout << "\nICP transformation " << iterations << " : cloud_icp -> cloud_in" << std::endl;
transformation_matrix = icp.getFinalTransformation ().cast<double>();
print4x4Matrix (transformation_matrix);
}
else
{
PCL_ERROR ("\nICP has not converged.\n");
return (-1);
}
// Visualization
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer ("ICP demo");
// Create two vertically separated viewports
int v1 (0);
int v2 (1);
viewer.createViewPort (0.0, 0.0, 0.5, 1.0, v1);
viewer.createViewPort (0.5, 0.0, 1.0, 1.0, v2);
// The color we will be using
float bckgr_gray_level = 0.0; // Black
float txt_gray_lvl = 1.0 - bckgr_gray_level;
// Original point cloud is white
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<PointT> cloud_in_color_h (cloud_in, (int) 255 * txt_gray_lvl, (int) 255 * txt_gray_lvl,
(int) 255 * txt_gray_lvl);
viewer.addPointCloud (cloud_in, cloud_in_color_h, "cloud_in_v1", v1);
viewer.addPointCloud (cloud_in, cloud_in_color_h, "cloud_in_v2", v2);
// Transformed point cloud is green
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<PointT> cloud_tr_color_h (cloud_tr, 20, 180, 20);
viewer.addPointCloud (cloud_tr, cloud_tr_color_h, "cloud_tr_v1", v1);
// ICP aligned point cloud is red
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<PointT> cloud_icp_color_h (cloud_icp, 180, 20, 20);
viewer.addPointCloud (cloud_icp, cloud_icp_color_h, "cloud_icp_v2", v2);
// Adding text descriptions in each viewport
viewer.addText ("White: Original point cloud\nGreen: Matrix transformed point cloud", 10, 15, 16, txt_gray_lvl, txt_gray_lvl, txt_gray_lvl, "icp_info_1", v1);
viewer.addText ("White: Original point cloud\nRed: ICP aligned point cloud", 10, 15, 16, txt_gray_lvl, txt_gray_lvl, txt_gray_lvl, "icp_info_2", v2);
std::stringstream ss;
ss << iterations;
std::string iterations_cnt = "ICP iterations = " + ss.str ();
viewer.addText (iterations_cnt, 10, 60, 16, txt_gray_lvl, txt_gray_lvl, txt_gray_lvl, "iterations_cnt", v2);
// Set background color
viewer.setBackgroundColor (bckgr_gray_level, bckgr_gray_level, bckgr_gray_level, v1);
viewer.setBackgroundColor (bckgr_gray_level, bckgr_gray_level, bckgr_gray_level, v2);
// Set camera position and orientation
viewer.setCameraPosition (-3.68332, 2.94092, 5.71266, 0.289847, 0.921947, -0.256907, 0);
viewer.setSize (1280, 1024); // Visualiser window size
// Register keyboard callback :
viewer.registerKeyboardCallback (&keyboardEventOccurred, (void*) NULL);
// Display the visualiser
while (!viewer.wasStopped ())
{
viewer.spinOnce ();
// The user pressed "space" :
if (next_iteration)
{
// The Iterative Closest Point algorithm
time.tic ();
// 如果用户按下键盘上的任意键，则会调用keyboardEventOccurred函数。 此功能检查键是否为“空格”。
// 如果是，则全局布尔值next_iteration设置为true，从而允许查看器循环输入代码的下一部分：调用ICP对象以进行对齐。
// 记住，我们已经配置了该对象输入/输出云，并且之前通过setMaximumIterations将最大迭代次数设置为1。
icp.align (*cloud_icp);
std::cout << "Applied 1 ICP iteration in " << time.toc () << " ms" << std::endl;
// 和以前一样，我们检查ICP是否收敛，如果不收敛，则退出程序。
if (icp.hasConverged ())
{
// printf（“ 033 [11A”）; 在终端增加11行以覆盖显示的最后一个矩阵是一个小技巧。
// 简而言之，它允许替换文本而不是编写新行； 使输出更具可读性。 我们增加迭代次数以更新可视化器中的文本值。
printf ("\033[11A"); // Go up 11 lines in terminal output.
printf ("\nICP has converged, score is %+.0e\n", icp.getFitnessScore ());
// 这意味着，如果您已经完成了10次迭代，则此函数返回矩阵以将点云从迭代10转换为11。
std::cout << "\nICP transformation " << ++iterations << " : cloud_icp -> cloud_in" << std::endl;
// 函数getFinalTransformation（）返回在迭代过程中完成的刚性矩阵转换（此处为1次迭代）。
transformation_matrix *= icp.getFinalTransformation ().cast<double>(); // WARNING /!\ This is not accurate! For "educational" purpose only!
print4x4Matrix (transformation_matrix); // Print the transformation between original pose and current pose
ss.str ("");
ss << iterations;
std::string iterations_cnt = "ICP iterations = " + ss.str ();
viewer.updateText (iterations_cnt, 10, 60, 16, txt_gray_lvl, txt_gray_lvl, txt_gray_lvl, "iterations_cnt");
viewer.updatePointCloud (cloud_icp, cloud_icp_color_h, "cloud_icp_v2");
}
else
{
PCL_ERROR ("\nICP has not converged.\n");
return (-1);
}
//这不是我们想要的。 如果我们将最后一个矩阵与新矩阵相乘，那么结果就是从开始到当前迭代的转换矩阵。
}
next_iteration = false;
}
return (0);
}
添加环境配置
add_executable (interactive_icp interactive_icp.cpp)
target_link_libraries (interactive_icp ${PCL_LIBRARIES})
使用方式¶
执行以下命令：
./interactive_icp monkey.ply 1
请记住，如果您过多的通过按“空格”进行多次迭代，则显示的矩阵可能不是很准确。
如果ICP表现出色，则两个矩阵的值应完全相同，并且ICP找到的矩阵的对角线外的符号应相反。 例如
| 0.924 -0.383 0.000 |
R = | 0.383 0.924 0.000 |
| 0.000 0.000 1.000 |
Translation vector :
t = < 0.000, 0.000, 0.400 >
| 0.924 0.383 0.000 |
R = | -0.383 0.924 0.000 |
| 0.000 0.000 1.000 |
Translation vector :
t = < 0.000, 0.000, -0.400 >
随着迭代次数增加，效果如下：
官方文档：https://pcl-tutorials.readthedocs.io/en/latest/interactive_icp.html