视觉SLAM：生成点云部分学习

前期准备：在ubuntu16.04安装编译好了opencv、eigen、及PCL（根据源码安装）。

采用深度相机RGB-D。

参考方法为：（1）视觉slam十四讲第5讲，代码见https://github.com/gaoxiang12/slambook

(2)高博博客：https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/4652478.html

（第二讲，从图像到点云）

在跑（1）示例代码时，出现提示：point cloud size = 0 terminate called after throwing an instance of 'pcl::IOException'
  what():  : [pcl::PCDWriter::writeASCII] Input point cloud has no data!

首先查看是否对智能指针进行了初始化。在PCL中一定要初始化！初始化！初始化！已有：

PointCloud::Ptr cloud (new PointCloud);

依然会报此错误，出现问题的原因是对空指针进行操作，分析之后发现，没有对图像进行处理，所以没有对点云赋值，点云指针就是空指针。解决办法，是在包含data文件夹路径下运行程序。（在ch5-jionMap，把color与depth两个文件夹copy到cmake-buiild-debug文件目录下————clion编译）；但仍未成功。

提示：terminate called after throwing an instance of ‘pcl::IOException’ what(): [pcl::PCDWriter::writeASCII] Number of points different than width * height! Aborted 

查询发现，还需在代码中添加：

pointCloud->width = 1;
pointCloud->height = pointCloud->points.size();
pcl::io::savePCDFileBinary("map.pcd", *pointCloud );

这是在点云写入的时候遇到的一个问题，因为LZ不确定最后点云的数量有多少，所以并没有制定点云的height和width，然后在写PCD的时候会不认，解决方案如下，在写PCD之前可以这样显示的定义一下点云的height和width。

经过以上操作，即可运行成功，否则clion编译会Aborted。

 

在跑（2）示例代码时，出现了一系列undefined reference问题，cmake编译不成功，才开始主要集中在cmake编译问题，后期出现同示例（1）的问题，按照示例（1）中解决办法解决即可。尝试修改CMakeLIsts.txt文件。

源于太粗心大意了，将链接库：

TARGET_LINK_LIBRARIES( generatePointCloud ${OpenCV_LIBS} ${PCL_LIBRARIES} )
误写成

TARGET_LINK_LIBRARIES( generatePointCloud ${OpenCV_LIBS} ${PCL_LIBSRARIES} )

导致提示：error: #error PCL requires C++14 or above
   #error PCL requires C++14 or above，以为是g++版本问题，引发了上一篇博客，并添加指令

ADD_COMPILE_OPTIONS(-std=c++14 ),添加后虽不再提示该问题，但出现系列underfined reference，是因为链接库不对的问题。

再无拼写错误的情况下，

ADD_COMPILE_OPTIONS(-std=c++11 )
ADD_COMPILE_OPTIONS(-std=c++14 )
set( CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11 -O3" )
或不规定cmkae编译带有c++11特性等均可以编译成功。

在获取彩色图像的b\g\r数值部分不是特别明白：

p.b = color.data[ v*color.step+u*color.channels() ];
p.g = color.data[ v*color.step+u*color.channels()+1 ];
p.r = color.data[ v*color.step+u*color.channels()+2 ];

或

p.b = color.ptr<uchar>(v)[u*3];

p.b = color.ptr<uchar>(v)[u*3+1];

p.b = color.ptr<uchar>(v)[u*3+2];

 

以及通过T将坐标由相机坐标系转化到世界坐标系中（是Vector3d 中×重载么？）

Eigen::Vector3d pointWorld = T*point;对应公式Puv=TPw。