一、前言

本文内容源自高翔博士新书《视觉SLAM十四讲》第5章相机与图像的实践环节。如果对SLAM感兴趣，强烈建议入手这本书。读这本书要比看网上这些胡乱拼凑的博客(包括本文)好得多。

二、什么是点云？

顾名思义，点云就是一大堆点放在一起，就像一朵云彩一样。所以说点云拼接是个挺有艺术感的事儿。

譬如说，我拿着RGB-D相机拍了一组照片。与普通相机不同的是，这些照片中的每个像素既有颜色又有深度。这深度值的作用可是非同小可，我们可以根据每个照片的拍摄角度和拍摄位置把这些照片组合起来，形成三维的立体图案。以下图所示的五张图片为例，它们是分别从不同角度拍摄的同一个房间。

Paste_Image.png

接下来，通过点云拼接，我们就可以还原这个房间的三维场景。

三、预备工具

Linux操作系统

Eigen3.2.1，boost1.59.0，pcl1.7.2等开源库

四、开始写代码

Step1：读取RGB图片和深度图片，以及相机位姿数据。

在本例程中，相机位姿数据是已知的，保存在“pose.txt”文件中。不过对于实际的SLAM，相机位姿数据是通过前端视觉里程计，并通过后端优化才得出的。由于本文只关注点云拼接，因此直接使用相机位姿就可以了，而不必关心它是从何而来的。

int main( int argc, char** argv )

{

//Step 1

vector<:mat> colorImgs, depthImgs;