知微传感Dkam系列3D相机SDK例程篇：点云数据后处理

本文主要是介绍知微传感Dkam系列3D相机SDK例程篇：点云数据后处理，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！

3D相机点云数据后处理

写在前面

本人从事机器视觉细分的3D相机行业。编写此系列文章主要目的有：
- 1、便利他人应用3D相机，本系列文章包含公司所出售相机的SDK的使用例程及详细注释；
- 2、促进行业发展及交流。
知微传感Dkam系列3D相机可以应用于定位分拣、焊接引导、逆向建模、检测测量等领域
欢迎与我深入交流：微信号：liu_zhisensor

点云后处理及API说明

点云后处理说明

知微传感为其3D相机输出的点云准备了后处理API
点云后处理功能会用到点云计算过程中的数据，因此在相机端完成
点云后处理功能如果不开启，则默认不做处理，开启后由3D相机传输到上位机的点云是处理后的
后处理模式包括
- 平滑：点云平滑处理，例如拍摄平面数据时，该模式可以让平面的点云方差变小
- 正规：让点云按照理论像素位置排列
- 黑白纹理：改善点云在颜色突变位置的跳动问题，例如棋盘格黑白方格交界区域的跳动，使跳动变小
后处理模式在连接相机后，采集点云前设置

例程及注释

本例程基于WIN10+VisualStudio2019+DkamSDK_1.6.71,采用C++语言
DkamSDK的配置方法请参考SDK说明书
本例程在D132S型相机上验证

#include <iostream>
#include <cstring>
//DkamSDK
#include"dkam_discovery.h"
#include"dkam_gige_camera.h"
#include"dkam_gige_stream.h"int main()
{std::cout << "Hello Zhisensor!" << std::endl;std::cout << "Hello liu_sensor!" << std::endl;std::vector<DiscoveryInfo> discovery_info;Discovery discovery;GigeCamera camera;GigeStream* pointgigestream = NULL;GigeStream* graygigestream = NULL;GigeStream* rgbgigestream = NULL;std::vector<DiscoveryInfo>().swap(discovery_info);//********************************************查询相机****************************************************//查询局域网内的3D相机int camer_num = discovery.DiscoverCamera(&discovery_info);std::cout << "局域网内共有" << camer_num << "台相机" << std::endl;//显示局域网内相机的IPfor (int i = 0; i < camer_num; i++){std::cout << "局域网内相机的IP为:" << discovery.ConvertIpIntToString(discovery_info[i].camera_ip) << std::endl;}//********************************************连接相机****************************************************//选定相机int k = -1;for (int i = 0; i < camer_num; i++){if (strcmp((discovery.ConvertIpIntToString(discovery_info[i].camera_ip)), "192.168.30.35") == 0){k = i;std::cout << "将连接第" << k + 1 << "台相机" << std::endl;}else{std::cout << "局域网内无该IP的相机" << std::endl;}}//********************************************采集数据****************************************************int connect = camera.CameraConnect(&discovery_info[k]);if (connect == 0){//获取当前红外相机的宽和高int width = -1;int height = -1;std::cout << "获取相机红外图的宽和高。。。" << std::endl;int height_gray = camera.GetCameraHeight(&height, 0);int width_gray = camera.GetCameraWidth(&width, 0);std::cout << "camera  Grey width:" << width << "---Grey height:" << height << std::endl;//获取当前RGB相机的宽和高，如相机不支持则无此项int width_RGB = -1;int height_RGB = -1;std::cout << "获取相机RGB图的宽和高。。。" << std::endl;int height_rgb = camera.GetCameraHeight(&height_RGB, 1);int width_rgb = camera.GetCameraWidth(&width_RGB, 1);std::cout << "camera RGB width:" << width_RGB << "-----RGB height:" << height_RGB << std::endl;//定义点云数据大小PhotoInfo* point_data = new PhotoInfo;point_data->pixel = new char[width * height * 6];memset(point_data->pixel, 0, width * height * 6);//********************************************配置后处理****************************************************int PoProMoTag = -1;PoProMoTag = camera.SetPointCloudPostProcessMode(2);	//设置后处理模式为：正规if (PoProMoTag == 0){std::cout << "后处理模式设置成功！" << std::endl;}else{std::cout << "后处理模式设置失败！！！" << std::endl;}//查询后处理模式int PostProcessNum = -1;PostProcessNum = camera.GetPointCloudPostProcessMode();switch (PostProcessNum){case 0:std::cout << "后处理模式被设置为：不处理" << std::endl;break;case 1:std::cout << "后处理模式被设置为：平滑" << std::endl;break;case 2:std::cout << "后处理模式被设置为：正规" << std::endl;break;case 3:std::cout << "后处理模式被设置为：平滑+正规" << std::endl;break;case 4:std::cout << "后处理模式被设置为：黑白纹理" << std::endl;break;case 5:std::cout << "后处理模式被设置为：平滑+黑白纹理" << std::endl;break;case 6:std::cout << "后处理模式被设置为：正规+黑白纹理" << std::endl;break;case 7:std::cout << "后处理模式被设置为：平滑+正规+黑白纹理" << std::endl;break;default:std::cout << "超出范围，请联系官方确认该型号功能或相机固件版本的功能！" << std::endl;break;}//**********************************************打开数据通道****************************************************//开启数据流通道(0:红外 1:点云 2:RGB)int stream_point = camera.StreamOn(1, &pointgigestream);if (stream_point == 0){std::cout << "点云通道打开成功！" << std::endl;}else{std::cout << "点云通道打开失败！！！" << std::endl;}//开始接受数据int acquistion = camera.AcquisitionStart();if (acquistion == 0){std::cout << "可以开始接受数据！" << std::endl;}//刷新缓冲区数据pointgigestream->FlushBuffer();graygigestream->FlushBuffer();rgbgigestream->FlushBuffer();//**********************************************等待相机上传数据***************************************//采集点云int capturePoint = -1;capturePoint = pointgigestream->TimeoutCapture(point_data, 3000000);if (capturePoint == 0){std::cout << "点云接收成功！" << std::endl;}else{std::cout << "点云接收失败！！！" << std::endl;std::cout << "失败代号：" << capturePoint << std::endl;}//保存原始点云int savepoint = camera.SavePointCloudToPcd(*point_data, (char*)"PointCloud.pcd");if (savepoint == 0){std::cout << "原始点云保存成功！" << std::endl;}else{std::cout << "原始点云保存失败！！！" << std::endl;}//**********************************************结束工作***************************************memset(point_data->pixel, 0, width* height * 6);//释放内存delete[] point_data->pixel;delete point_data;//关闭数据流通道 int streamoff_point = camera.StreamOff(1, pointgigestream);//断开相机连接int disconnect = camera.CameraDisconnect();std::cout << "工作结束！！！！！！" << std::endl;}else{std::cout << "相机连接失败！！！" << std::endl;std::cout << "请排查原因，代号："<< connect << std::endl;}return (0);
}