前言

ROS應用中，使用到雷達、相機等傳感器。與單線雷達不同的是，多線雷達與深度相機的應用都會涉及到多維問題。3D視覺處理的主要是點云，點云，是很多點的集合。在處理點云數(shù)據(jù)之前需了解點云數(shù)據(jù)類型sensor_msgs/PointCloud2，所以記錄一下學習過程。

一、什么是點云？

點云是某個坐標系下的點的集合。（就像天上的白云，顏色是白色，并且是由許多小水滴、小晶體等混合物組成的，每個組成該混合物的小個體便是“白云”的“點”）

點包含了數(shù)據(jù)信息，包括三維坐標 X，Y，Z、顏色、強度值等等。

點云在組成特點上分為兩種，一種是有序點云，一種是無序點云。
有序點云：一般由深度圖還原的點云，有序點云按照圖方陣一行一行排列，從左上角到右下角。不過這其中會存在一些無效點，在很多情況下是無法獲取有序點云的。
無序點云：無序點云就是其中的點的集合，點排列之間沒有任何順序，點的順序交換后沒有任何影響。是比較普遍的點云形式，有序點云也可看做無序點云來處理。處理無序點云只考量空間坐標和顏色值。

二、sensor_msgs/PointCloud2

1.查看ROS中的消息類型

~$ rosmsg list 

下拉找到s開頭的類型輸出，如下：

sensor_msgs/LaserEcho
sensor_msgs/LaserScan
sensor_msgs/MagneticField
sensor_msgs/MultiDOFJointState
sensor_msgs/MultiEchoLaserScan
sensor_msgs/NavSatFix
sensor_msgs/NavSatStatus
sensor_msgs/PointCloud
sensor_msgs/PointCloud2
sensor_msgs/PointField

顯示消息描述：

~$ rosmsg show sensor_msgs/PointCloud2
std_msgs/Header header
  uint32 seq
  time stamp
  string frame_id
uint32 height
uint32 width
sensor_msgs/PointField[] fields
  uint8 INT8=1
  uint8 UINT8=2
  uint8 INT16=3
  uint8 UINT16=4
  uint8 INT32=5
  uint8 UINT32=6
  uint8 FLOAT32=7
  uint8 FLOAT64=8
  string name
  uint32 offset
  uint8 datatype
  uint32 count
bool is_bigendian
uint32 point_step
uint32 row_step
uint8[] data
bool is_dense

官方網(wǎng)址：
http://docs.ros.org/en/jade/api/sensor_msgs/html/msg/PointCloud2.html

例如文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-453932.html

---
//這個消息保存了一個n維點的集合point數(shù)據(jù)存儲為二進制blob，其布局由fields數(shù)組的內(nèi)容。
//點云數(shù)據(jù)可以是二維(像圖像一樣)或一維的(無序)
header: 
  seq: 240			//序列ID
  stamp: 
    secs: 107
    nsecs: 930000000
  frame_id: "base_laser_link"
height: 1		//點云的二維結(jié)構。如果云是無序的，則height為1，width為點云的長度。
width: 178
fields: 		//描述二進制數(shù)據(jù)blob中的通道及其布局
  - 
    name: "x"
    offset: 0
    datatype: 7			//uint8 INT8    = 1
    count: 1			//uint8 UINT8   = 2
						//uint8 INT16   = 3
						//uint8 UINT16  = 4
						//uint8 INT32   = 5
						//uint8 UINT32  = 6
						//uint8 FLOAT32 = 7			datatype：7		
  - 					//uint8 FLOAT64 = 8
    name: "y"
    offset: 4
    datatype: 7
    count: 1
  - 
    name: "z"
    offset: 8
    datatype: 7
    count: 1
  - 
    name: "index"			//字段名
    offset: 12			   //偏移量
    datatype: 5			  //數(shù)據(jù)類型枚舉
    count: 1			 //字段中有多少個元素
is_bigendian: False		//是否為大端格式？
point_step: 16		   //點長度(單位為字節(jié))
row_step: 2848		   //行長度(單位為字節(jié))
data: [...........................] //很多數(shù)據(jù)，此處省略，實際點數(shù)據(jù)，大小為(row_step*height)
is_dense: False		//如果沒有無效點，則為真，否則為假

到了這里，關于點云數(shù)據(jù)類型分析 sensor_msgs/PointCloud2的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！