机载LiDAR的XYZ文件数据读取及点云二维元胞数据组织

在进行机载LiDAR点云数据组织时,涉及到二维元胞数组的构建。二维元胞数据组织,即将点云在XOY平面上进行规则格网划分,每个格网内存储相应的点云数据,便于后续数据处理操作,如查找近邻点操作、数学形态学滤波,均涉及到点云格网化。在这里,主要介绍使用一种vector的二级指针编写数据组织函数。

整个代码如下:

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std; #include<vector>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<cmath>

struct Point3D {    doublex;    doubley;    doublez; }; double get_min_element(vector<double> a) {    doubletemp;    doublemin = a[0];    
  for(int i = 0; i < a.size(); i++)    {       if(min>a[i])       {   temp = min;           min = a[i];           a[i] = temp;       }    }    return min; }
double get_max_element(vector<double> a) {    doubletemp;    doublemax = a[0];  
   for(int i = 0; i < a.size(); i++)    {       if(max < a[i])       {   temp = max;           max = a[i];           a[i] = temp;       }
   }    returnmax; }
//函数中,默认指针是给你已经分配好内存,故在函数里面,不要多此一举再进行空间内存分配

void PointPutIntoGrid(char *str,vector<Point3D> **grid)//二级指针
{    ifstreaminfile(str, ios::in);    doublex, y, z;    Point3Dpoint;    charline[64];    vector<double>Xarray, Yarray;    vector<Point3D>PointCluster;  
  while(infile.getline(line,sizeof(line)))    {       stringstreamword(line);       word>> x;       word>> y;       word>> z;      
       point.x= x;       point.y= y;       point.z= z;       PointCluster.push_back(point);       Xarray.push_back(x);       Yarray.push_back(y);    }    doubleXmin = get_min_element(Xarray);    doubleXmax = get_max_element(Xarray);    doubleYmin = get_min_element(Yarray);    doubleYmax = get_max_element(Yarray);    introws = ceil((Ymax - Ymin) / 30);//行数    intcolumns = ceil((Xmax - Xmin) / 30);//列数  
 //**不要重复再分配内存空间    for(int i = 0; i < PointCluster.size(); i++)    {       introwID = floor((PointCluster[i].y - Ymin) / 30);       intcolumnID = floor((PointCluster[i].x - Xmin) / 30);       grid[rowID][columnID].push_back(PointCluster[i]);    } }
    #define Value1 125
    #define Value2 8
    void main() {  
    char*fileName = "XXX:\\.测试数据.xyz";    ifstreaminfile(fileName, ios::in);    doublex, y, z;    Point3Dpoint;    charline[64];    vector<double>Xarray, Yarray;    vector<Point3D>PointCluster;  
  while(infile.getline(line, sizeof(line)))    {       stringstreamword(line);       word>> x;       word>> y;       word>> z;       point.x= x;       point.y= y;       point.z= z;       PointCluster.push_back(point);      Xarray.push_back(x);       Yarray.push_back(y);    }    doubleXmin = get_min_element(Xarray);    doubleXmax = get_max_element(Xarray);    doubleYmin = get_min_element(Yarray);    doubleYmax = get_max_element(Yarray);    introws = ceil((Ymax - Ymin) / 30);//行数    intcolumns = ceil((Xmax - Xmin) / 30);//列数  
 //*******在具体使用时,是要声明空间内存的************  vector<Point3D>**arr= new vector<Point3D>*[rows];    
 for(int i = 0; i < rows; i++)    {       arr[i]= new vector<Point3D>[columns];    }    PointPutIntoGrid(fileName,arr);        cout << "在格网"<< Value1 << "行" <<","
        << Value1 << "列中包含的点如下:"<< endl;    
       
   for(int i = 0; i < arr[Value1][Value2].size(); i++)    {       cout<< "第" << i << "个点坐标:" << "X:"
     << arr[Value1][Value2][i].x<< "\t" <<
      "Y:" << arr[Value1][Value2][i].y <<
      "\t"<< "Z:" << arr[Value1][Value2][i].z << endl;    }    system("pause"); }

最后运行效果如下所示:

特别注意:
在进行编写点云数据组织函数时,不要再次重新分配内存,否则会报错。但是在main()函数中,则是需要对函数指针进行内存分配的

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