技术标签： 自动驾驶 c++ c语言 ubuntu ros笔记
具体官方数据http://docs.ros.org/en/jade/api/sensor_msgs/html/msg/PointCloud2.html
在ros中查看如下：
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
header: // 点云的头信息
seq: 963 //
stamp: // 时间戳
secs: 1541143772
nsecs: 912011000
frame_id: "/camera_init"
height: 1 // If the cloud is unordered, height is 1 如果cloud 是无序的 height 是 1
width: 852578 //点云的长度
fields: // sensor_msgs/PointField[] fields
-
name: "x"
offset: 0
datatype: 7 // uint8 INT8 = 1
// uint8 UINT8 = 2
// uint8 INT16 = 3
// uint8 UINT16 = 4
// uint8 INT32 = 5
// uint8 UINT32 = 6
// uint8 FLOAT32 = 7
// uint8 FLOAT64 = 8
count: 1
-
name: "y"
offset: 4
datatype: 7
count: 1
-
name: "z"
offset: 8
datatype: 7
count: 1
-
name: "intensity"
offset: 16
datatype: 7
count: 1
is_bigendian: False
point_step: 32 // Length of a point in bytes 一个点占的比特数
row_step: 27282496 // Length of a row in bytes 一行的长度占用的比特数
data: [ .......................................................... ] // Actual point data, size is (row_step*height)
is_dense: True // 没有非法数据点
data 内部包含的是 包含点云的二进制数据流！ 必须要单独解析，直接读取没有任何意义
为什么其中的fields有如此多的数据？参考文章https://answers.ros.org/question/273182/trying-to-understand-pointcloud2-msg/
PointCloud2消息的数据fields包含编码为字节流的点列表，其中每个点都是一个结构体。单个PointCloud2消息中点的格式由字段定义，字段是sensor_msgs/PointField对象的列表。为了将数据转换回单独的点，必须对其进行反序列化。PointCloud库定义了自动执行此操作的方法(在Python中，您将使用pc2.read_points)。在本质上，这些方法使用内存重解释将字节流转换为一组点(例如Python的struct.unpack()或c++中的重解释类型转换)。
字节流表示的优点是它是一种非常灵活的紧凑的数据传输方式，允许对点使用任意结构。缺点是如果不进行反序列化，消息是不可读的。
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下：http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态：[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次，点赞45次，收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境，自带jupyter notebook，但在我打开jupyter notebook界面后，却找不到对应的虚拟环境，原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境，其他环境要想使用必须手动下载一些库：1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
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文章浏览阅读4.5k次，点赞2次，收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了，例如：这里的:sty..._vue el-color-picker
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