pcl::PointCloud各种添加点云方法的速度对比

本文主要是介绍pcl::PointCloud各种添加点云方法的速度对比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

pcl::PointCloud官方提供了一个添加点云的函数接口push_back()，但是实际中经常看到有人先调用resize()函数，再逐个进行赋值，理由是这样更快。本文对两种方法的速度进行对比。

首先详细介绍一下输入数据和这两种方法：

1. 输入数据

本文中输出数据是随机生成的，这不影响后续的速度测试，先把这些数据存储在一个pcl::PointCloud中。

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>#include <ctime>
#include <cstdlib>
#include <chrono>pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;// Fill in the cloud data
cloud.width    = 10000000;
cloud.height   = 1;
cloud.is_dense = false;
cloud.points.resize (cloud.width * cloud.height);for (size_t i = 0; i < cloud.points.size (); ++i)
{cloud.points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);cloud.points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);cloud.points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
}

2. 先调用resize()再逐个赋值

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_1;
cloud_1.width = cloud.width;
cloud_1.height = cloud.height;
cloud_1.is_dense = cloud.is_dense;
cloud_1.points.resize(cloud.width * cloud.height);for (size_t i = 0; i < cloud.points.size(); ++i)
{cloud_1.points[i].x = cloud.points[i].x;cloud_1.points[i].y = cloud.points[i].y;cloud_1.points[i].z = cloud.points[i].z;
}

3. 调用官方接口push_back()

注意：这里面在调用push_back()之前先调用了reserve()，这样才能大幅减少该方法的时间开销。

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_2;
cloud_2.points.reserve(cloud.points.size());for (size_t i = 0; i < cloud.points.size(); ++i)
{cloud_2.push_back(cloud.points[i]);
}

4. 时间开销对比

下面是其中一次测试的结果：

Duration 1: 0.0543553s
Duration 2: 0.0487025s

如果在调用官方接口push_back()之前不再用reserve()，则结果为：

Duration 1: 0.0543018s
Duration 2: 0.132413s

可以看到，其开销明显上升。

4. 结论

多次测试显示，使用官方的push_back接口并不慢，前提是调用reserve()函数。

所以，完全没有必要自己resize()再赋值。

这篇关于pcl::PointCloud各种添加点云方法的速度对比的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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