PCL经典例程

PCL入门<七> 可视化PCLVisualizer PCL的点云可视化的一种最常用的方法就是PCLVisualizer 它是基于VTK的可视化类,需要引入头文件 #include 通常用法是 pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer (new pcl::visualization::PCLVisualizer ("3D Viewer")); viewer->addPointClou 阅读详情

1、用到的头文件:

#include <vtkAutoInit.h>
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL)
VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle)
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingFreeType)

#include <iostream>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <pcl/common/common_headers.h>
#include <pcl/common/common_headers.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>   //读取PCD文件
#include <pcl/io/vtk_lib_io.h>   //读取Ploy文件
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/console/parse.h>

2、基本的点云可视化操作

boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> simpleVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr cloud)
{

    // -----Open 3D viewer and add point cloud
    //创建视窗对象并给标题栏设置一个名称“3D Viewer”并将它设置为boost::shared_ptr智能共享指针,这样可以保证指针在程序中全局使用,而不引起内存错误
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    //设置视窗的背景色,可以任意设置RGB的颜色,这里是设置为黑色
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    /*这是最重要的一行,我们将点云添加到视窗对象中,并定一个唯一的字符串作为ID 号,利用此字符串保证在其他成员中也能
    标志引用该点云,多次调用addPointCloud可以实现多个点云的添加,每调用一次就会创建一个新的ID号,如果想更新一个
    已经显示的点云,必须先调用removePointCloud(),并提供需要更新的点云ID 号*/
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "sample cloud");
    //用于改变显示点云的尺寸,可以利用该方法控制点云在视窗中的显示方法,
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "sample cloud");
    //查看复杂的点云,经常让人感到没有方向感,为了保持正确的坐标判断,需要显示坐标系统方向,可以通过使用X(红色)
    //Y(绿色 )Z (蓝色)圆柱体代表坐标轴的显示方式来解决,圆柱体的大小可以通过scale参数来控制,本例中scale设置为1.0
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    //通过设置照相机参数使得从默认的角度和方向观察点云
    viewer->initCameraParameters();
    return (viewer);
}

3、可视化彩色点云的颜色特征 

boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> rgbVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud)
{
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    return (viewer);
}

4、自定义点云的颜色特征(自定义点云颜色)

boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> customColourVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr cloud)
{
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    //创建一个自定义的颜色处理器PointCloudColorHandlerCustom对象,并设置颜色为纯绿色
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> single_color(cloud, 0, 255, 0);
    //addPointCloud<>()完成对颜色处理器对象的传递
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, single_color, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    return (viewer);
}

5、可视化点云法线

//显示法线是理解点云的一个重要步骤,点云法线特征是非常重要的基础特征,PCL visualizer可视化类可用于绘制法线,
//也可以绘制表征点云的其他特征,比如主曲率和几何特征,normalsVis函数中演示了如何实现点云的法线
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> normalsVis(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::ConstPtr normals)
{
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");
    //实现对点云法线的显示
    viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal>(cloud, normals, 10, 0.05, "normals");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    return (viewer);
}

 6、绘制普通形状

//PCL visualizer可视化类允许用户在视窗中绘制一般图元,这个类常用于显示点云处理算法的可视化结果,例如 通过可视化球体
//包围聚类得到的点云集以显示聚类结果,shapesVis函数用于实现添加形状到视窗中,添加了四种形状:从点云中的一个点到最后一个点
//之间的连线,原点所在的平面,以点云中第一个点为中心的球体,沿Y轴的椎体
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> shapesVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud)
{
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    /************************************************************************************************
    绘制形状的实例代码,绘制点之间的连线,
    *************************************************************************************************/
    viewer->addLine<pcl::PointXYZRGB>(cloud->points[0],
        cloud->points[cloud->size() - 1], "line");
    //添加点云中第一个点为中心,半径为0.2的球体,同时可以自定义颜色
    viewer->addSphere(cloud->points[0], 0.2, 0.5, 0.5, 0.0, "sphere");

    //---------------------------------------
    //-----Add shapes at other locations添加绘制平面使用标准平面方程ax+by+cz+d=0来定义平面,这个平面以原点为中心,方向沿着Z方向-----
    //---------------------------------------
    pcl::ModelCoefficients coeffs;
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(1.0);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    viewer->addPlane(coeffs, "plane");
    //添加锥形的参数
    coeffs.values.clear();
    coeffs.values.push_back(0.3);
    coeffs.values.push_back(0.3);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(1.0);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(5.0);
    viewer->addCone(coeffs, "cone");

    return (viewer);
}

7、多窗口显示多个点云

//viewportsVis函数演示如何用多视角来显示点云计算法线的方法结果对比
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewportsVis(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::ConstPtr normals1, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::ConstPtr normals2)
{
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->initCameraParameters();
    //以上是创建视图的标准代码

    int v1(0);  //创建新的视口
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, v1);  //4个参数分别是X轴的最小值,最大值,Y轴的最小值,最大值,取值0-1,v1是标识
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0, v1);    //设置视口的背景颜色
    viewer->addText("Radius: 0.01", 10, 10, "v1 text", v1);  //添加一个标签区别其他窗口  利用RGB颜色着色器并添加点云到视口中
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud1", v1);
    //对第二视口做同样的操作,使得做创建的点云分布于右半窗口,将该视口背景赋值于灰色,以便明显区别,虽然添加同样的点云,给点云自定义颜色着色
    int v2(0);
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, v2);
    viewer->setBackgroundColor(0.3, 0.3, 0.3, v2);
    viewer->addText("Radius: 0.1", 10, 10, "v2 text", v2);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZRGB> single_color(cloud, 0, 255, 0);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, single_color, "sample cloud2", v2);
    //为所有视口设置属性,
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud1");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud2");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    //添加法线  每个视图都有一组对应的法线
    viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal>(cloud, normals1, 10, 0.05, "normals1", v1);
    viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal>(cloud, normals2, 10, 0.05, "normals2", v2);

    return (viewer);
}

8、鼠标事件

//每次响应这种事件都会在鼠标按下的位置上生成一个文本标签
unsigned int text_id = 0;
void keyboardEventOccurred(const pcl::visualization::KeyboardEvent &event,
    void* viewer_void)
{
    pcl::visualization::PCLVisualizer *viewer = static_cast<pcl::visualization::PCLVisualizer *> (viewer_void);
    if (event.getKeySym() == "r" && event.keyDown())
    {
        std::cout << "r was pressed => removing all text" << std::endl;

        char str[512];
        for (unsigned int i = 0; i < text_id; ++i)
        {
            sprintf(str, "text#%03d", i);
            viewer->removeShape(str);
        }
        text_id = 0;
    }
}

9、键盘事件

//所以在PCL中视窗中注册事件响应回调函数,不会覆盖其他成员对同一事件的响应
void mouseEventOccurred (const pcl::visualization::MouseEvent &event,
                         void* viewer_void)
{
  pcl::visualization::PCLVisualizer *viewer = static_cast<pcl::visualization::PCLVisualizer *> (viewer_void);
  if (event.getButton () == pcl::visualization::MouseEvent::LeftButton &&
      event.getType () == pcl::visualization::MouseEvent::MouseButtonRelease)
  {
    std::cout << "Left mouse button released at position (" << event.getX () << ", " << event.getY () << ")" << std::endl;

    char str[512];
    sprintf (str, "text#%03d", text_id ++);
    viewer->addText ("clicked here", event.getX (), event.getY (), str);
  }
}

10、自定义交互

//多数情况下,默认的鼠标和键盘交互设置不能满足用户的需求,用户想扩展函数的某一些功能,比如按下键盘时保存点云的信息,或者通过鼠标确定点云的位置,interactionCustomizationVis 函数进行演示如何捕捉鼠标和键盘事件,在窗口点击,将会显示一个2D的文本标签,按下r健出去文本

boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> interactionCustomizationVis ()
{
  boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer (new pcl::visualization::PCLVisualizer ("3D Viewer"));
  viewer->setBackgroundColor (0, 0, 0);
  //以上是实例化视窗的标准代码
  viewer->addCoordinateSystem (1.0);
  //分别注册响应键盘和鼠标事件,keyboardEventOccurred  mouseEventOccurred回调函数,需要将boost::shared_ptr强制转换为void*
  viewer->registerKeyboardCallback (keyboardEventOccurred, (void*)viewer.get ());
  viewer->registerMouseCallback (mouseEventOccurred, (void*)viewer.get ());

  return (viewer);
}

 完整代码

#include <iostream>  
#include <boost/thread/thread.hpp>  
#include <pcl/common/common_headers.h>  
#include <pcl/common/common_headers.h>  
#include <pcl/features/normal_3d.h>  
#include <pcl/io/pcd_io.h>  
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>  
#include <pcl/console/parse.h>  
// 帮助  
void
printUsage(const char* progName)
{
    std::cout << "\n\nUsage: " << progName << " [options]\n\n"
        << "Options:\n"
        << "-------------------------------------------\n"
        << "-h           this help\n"
        << "-s           Simple visualisation example\n"
        << "-r           RGB colour visualisation example\n"
        << "-c           Custom colour visualisation example\n"
        << "-n           Normals visualisation example\n"
        << "-a           Shapes visualisation example\n"
        << "-v           Viewports example\n"
        << "-i           Interaction Customization example\n"
        << "\n\n";
}

//Simple visualisation example  
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> simpleVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr cloud)
{
    //创建3D窗口并添加点云  
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "sample cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    return (viewer);
}

//RGB colour visualisation example  
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> rgbVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud)
{
    //创建3D窗口并添加点云   
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    return (viewer);
}

//Custom colour visualisation example  
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> customColourVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr cloud)
{
    //创建3D窗口并添加点云  
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> single_color(cloud, 0, 255, 0);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, single_color, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    return (viewer);
}

//Normals visualisation example  
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> normalsVis(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::ConstPtr normals)
{
    //创建3D窗口并添加点云其包括法线    
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");
    viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal>(cloud, normals, 10, 0.05, "normals");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    return (viewer);
}

//Shapes visualisation example  
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> shapesVis(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud)
{
    //创建3D窗口并添加点云      
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();
    //在点云上添加直线和球体模型  
    viewer->addLine<pcl::PointXYZRGB>(cloud->points[0],
        cloud->points[cloud->size() - 1], "line");
    viewer->addSphere(cloud->points[0], 0.2, 0.5, 0.5, 0.0, "sphere");
    //在其他位置添加基于模型参数的平面及圆锥体  
    pcl::ModelCoefficients coeffs;
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(1.0);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    viewer->addPlane(coeffs, "plane");
    coeffs.values.clear();
    coeffs.values.push_back(0.3);
    coeffs.values.push_back(0.3);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(1.0);
    coeffs.values.push_back(0.0);
    coeffs.values.push_back(5.0);
    viewer->addCone(coeffs, "cone");

    return (viewer);
}

//Viewports example  
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewportsVis(
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::ConstPtr normals1, pcl::PointCloud<pcl::Normal>::ConstPtr normals2)
{
    // 创建3D窗口并添加显示点云其包括法线  
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->initCameraParameters();
    int v1(0);
    viewer->createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1.0, v1);
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0, v1);
    viewer->addText("Radius: 0.01", 10, 10, "v1 text", v1);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, rgb, "sample cloud1", v1);
    int v2(0);
    viewer->createViewPort(0.5, 0.0, 1.0, 1.0, v2);
    viewer->setBackgroundColor(0.3, 0.3, 0.3, v2);
    viewer->addText("Radius: 0.1", 10, 10, "v2 text", v2);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZRGB> single_color(cloud, 0, 255, 0);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud, single_color, "sample cloud2", v2);
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud1");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "sample cloud2");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);

    viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal>(cloud, normals1, 10, 0.05, "normals1", v1);
    viewer->addPointCloudNormals<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal>(cloud, normals2, 10, 0.05, "normals2", v2);

    return (viewer);
}


unsigned int text_id = 0;
void keyboardEventOccurred(const pcl::visualization::KeyboardEvent &event,
    void* viewer_void)
{
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer = *static_cast<boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> *> (viewer_void);
    if (event.getKeySym() == "r" && event.keyDown())
    {
        std::cout << "r was pressed => removing all text" << std::endl;

        char str[512];
        for (unsigned int i = 0; i < text_id; ++i)
        {
            sprintf(str, "text#%03d", i);
            viewer->removeShape(str);
        }
        text_id = 0;
    }
}

void mouseEventOccurred(const pcl::visualization::MouseEvent &event,
    void* viewer_void)
{
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer = *static_cast<boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> *> (viewer_void);
    if (event.getButton() == pcl::visualization::MouseEvent::LeftButton &&
        event.getType() == pcl::visualization::MouseEvent::MouseButtonRelease)
    {
        std::cout << "Left mouse button released at position (" << event.getX() << ", " << event.getY() << ")" << std::endl;

        char str[512];
        sprintf(str, "text#%03d", text_id++);
        viewer->addText("clicked here", event.getX(), event.getY(), str);
    }
}

//Interaction Customization example  
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> interactionCustomizationVis()
{
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);

    viewer->registerKeyboardCallback(keyboardEventOccurred, (void*)&viewer);
    viewer->registerMouseCallback(mouseEventOccurred, (void*)&viewer);

    return (viewer);
}
// -----Main-----  
int
main(int argc, char** argv)
{
    // 解析命令行参数  
    if (pcl::console::find_argument(argc, argv, "-h") >= 0)
    {
        printUsage(argv[0]);
        return 0;
    }
    bool simple(false), rgb(false), custom_c(false), normals(false),
        shapes(false), viewports(false), interaction_customization(false);
    if (pcl::console::find_argument(argc, argv, "-s") >= 0)
    {
        simple = true;
        std::cout << "Simple visualisation example\n";
    }
    else if (pcl::console::find_argument(argc, argv, "-c") >= 0)
    {
        custom_c = true;
        std::cout << "Custom colour visualisation example\n";
    }
    else if (pcl::console::find_argument(argc, argv, "-r") >= 0)
    {
        rgb = true;
        std::cout << "RGB colour visualisation example\n";
    }
    else if (pcl::console::find_argument(argc, argv, "-n") >= 0)
    {
        normals = true;
        std::cout << "Normals visualisation example\n";
    }
    else if (pcl::console::find_argument(argc, argv, "-a") >= 0)
    {
        shapes = true;
        std::cout << "Shapes visualisation example\n";
    }
    else if (pcl::console::find_argument(argc, argv, "-v") >= 0)
    {
        viewports = true;
        std::cout << "Viewports example\n";
    }
    else if (pcl::console::find_argument(argc, argv, "-i") >= 0)
    {
        interaction_customization = true;
        std::cout << "Interaction Customization example\n";
    }
    else
    {
        printUsage(argv[0]);
        return 0;
    }
    // 自行创建一随机点云  
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr basic_cloud_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr point_cloud_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
    std::cout << "Genarating example point clouds.\n\n";
    // 以椭圆为边线沿z轴拉伸获取其点云,并赋予红绿蓝渐变色。  
    uint8_t r(255), g(15), b(15);
    for (float z(-1.0); z <= 1.0; z += 0.05)
    {
        for (float angle(0.0); angle <= 360.0; angle += 5.0)
        {
            pcl::PointXYZ basic_point;
            basic_point.x = 0.5 * cosf(pcl::deg2rad(angle));
            basic_point.y = sinf(pcl::deg2rad(angle));
            basic_point.z = z;
            basic_cloud_ptr->points.push_back(basic_point);

            pcl::PointXYZRGB point;
            point.x = basic_point.x;
            point.y = basic_point.y;
            point.z = basic_point.z;
            uint32_t rgb = (static_cast<uint32_t>(r) << 16 |
                static_cast<uint32_t>(g) << 8 | static_cast<uint32_t>(b));
            point.rgb = *reinterpret_cast<float*>(&rgb);
            point_cloud_ptr->points.push_back(point);
        }
        if (z < 0.0)
        {
            r -= 12;
            g += 12;
        }
        else
        {
            g -= 12;
            b += 12;
        }
    }
    basic_cloud_ptr->width = (int)basic_cloud_ptr->points.size();
    basic_cloud_ptr->height = 1;
    point_cloud_ptr->width = (int)point_cloud_ptr->points.size();
    point_cloud_ptr->height = 1;
    // 0.05为搜索半径获取点云法线  
    pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal> ne;
    ne.setInputCloud(point_cloud_ptr);
    pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZRGB>());
    ne.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals1(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    ne.setRadiusSearch(0.05);
    ne.compute(*cloud_normals1);
    //  0.1为搜索半径获取点云法线  
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals2(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    ne.setRadiusSearch(0.1);
    ne.compute(*cloud_normals2);

    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer;
    if (simple)
    {
        viewer = simpleVis(basic_cloud_ptr);
    }
    else if (rgb)
    {
        viewer = rgbVis(point_cloud_ptr);
    }
    else if (custom_c)
    {
        viewer = customColourVis(basic_cloud_ptr);
    }
    else if (normals)
    {
        viewer = normalsVis(point_cloud_ptr, cloud_normals2);
    }
    else if (shapes)
    {
        viewer = shapesVis(point_cloud_ptr);
    }
    else if (viewports)
    {
        viewer = viewportsVis(point_cloud_ptr, cloud_normals1, cloud_normals2);
    }
    else if (interaction_customization)
    {
        viewer = interactionCustomizationVis();
    }
    // 主循环  
    while (!viewer->wasStopped())
    {
        viewer->spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
    }
}

 

PCL滤波大全、原理+代码实例+操作步骤 PCL点云中的滤波、原理+代码实例+操作步骤 阅读详情

相关推荐

PCL点云库配置及例程运行中遇到的问题总结

PCL版本:pcl-1.8.1-pdb-msvc2017-win64 VS版本: Visual Studio 2019 community 下载链接自行百度 PCL安装及配置 参见:https://www.jianshu.com/p/463f54c91ab7 https://blog.youkuaiyun.com/xhj_enen/article/details/947383 自行搭配食用 我最开始在V...

Alrain1998的博客 956

PCL经典代码赏析二:点云的编辑与交互操作

· 说明 以下均为 Being_young 前辈所写,现转载过来,再加上自己的理解,重新写了一遍,方便自己日后使用 博客地址:http://blog.youkuaiyun.com/u013019296/article/ · 目录索引 PCLVisualizer可视化类 最基本的点云可视化操作 可视化彩色点云颜色特征 将点云赋值为指定颜色(自定义颜色) 可视化点云法线和其他特征 绘制普通形状 多

Neverland_LY‘s Domain 6671

Ubuntu配置PCL详细教程

通过以上步骤,您应该能在 Ubuntu 上成功配置 PCL。

weixin_42263762的博客 2886

《《《总结》》》PCL的42个实例整理:25~42

1.25<分割> 分割 学习: 结果图 官方链接: 创建目录,终端运行 rops_cloud.pcd下载链接: mkdir 25 cd 25 gedit rops_cloud.cpp ##加入代码 gedit CMakeLists.txt ##加入代码 mkdir build cd build cmake .. make #下载rops_cloud.pcd放到./25/rops_cloud/build目录下 #有代码包的:cp ../../rops_cloud.pcd .

为了梦想 482

【PCL】—— PCL库的简单使用

点云是激光雷达获取的三维场景信息的数据存储形式,不同于图像数据,点云由空间中一系列离散的点组成,并记录了这些点相对于激光雷达自身坐标系的三维坐标与反射率。一帧点云数据(包含N个点)可表示为xiyizirii1Nxi​yi​zi​ri​i1N​其中xiyizixi​yi​zi​第个点在激光雷达坐标系下的坐标,rir_iri​为该点的反射率。

sinat_52032317的博客 3057

利用PCL库从点云数据生成深度图像及关键点提取

利用PCL库从点云数据生成生成深度图像及关键点提取 利用PCL库从点云数据生成深度图像及关键点提取 本想利用标准点云数据库分割成若干块,利用标准点云数据生成深度图像作为数据库用来验证算法,目前效果不是很好。不过作为一种特征点提取方法还是有参考价值。 1.点云–深度图像 可视化深度图像: 在3D viewer中以点云的方式显示。 另一种方式是作为一幅图像显示(以不同的颜色表示不同的深度值) 定义...

KLNSDFHUASF的博客 3714

Jetson Nano安装PCL(Point Cloud Library)库

预装依赖库 sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl sudo apt-get update sudo apt-get install libpcl-dev 注意:如果第三步install的是libpcl-all,会提示无法定位软件包libpcl-all; update可能会出错,提示:PPA仓库没有Release文件,这个问题可以忽略; 如果install失败,可以再执行一次update,然后install;.

double_ZZZ的博客 2109

PCL打印语言初步了解

一、 概述。这一章节简单描述PCL语言的来源、演变,以及它的功能和目的。二、 打印基础知识。这一章节介绍打印开发所需要的基础知识,专

打印/传真嵌入式开发--张志龙的专栏 2万+

PCL 环境搭建与例程

PCL 环境搭建与例程vs版本:vs 2010 windows版本:windows 7 64位 pcl版本:**1.6** PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台

新安浅滩的博客 5644

PCL入门

pcl的入门 本博客主要是对外文的翻译,及其他资料的一些整理。 pcl 分割成好几个模块的库 Filters(滤波器) Features(特征) Keypoints(关键点) Registration(注册) KdTree:k-dimension tree(k维的树) OcTree(八叉树) Segmetation(分割) Sample Consensus(采样一致) Sur

海贼王 1万+

ubuntu下的PCL安装过程

作为linux初学者,如何在ubuntu下安装PCL。

mush_room的博客 1万+

PCL之——点云配准算法ICP

PCL之——点云配准算法ICP一、ICP介绍:1.ICP用途2.ICP原理3.PCL的ICP实现二、ICP使用:1.ICP配准步骤2.官方例程——采坑 一、ICP介绍: 1.ICP用途 ICP原名IterativeClosestPoint(迭代最近点算法),主要用于点云配准,找到两部分点云之间的刚体变换关系。可用于SLAM、位姿估计等 2.ICP原理 刚体变换不理解先看: https://blog...

qq_34782535的博客 2万+

PCL点云处理——单点选择的交互操作

PCL(点云库)是一个开源的库,用于点云数据的处理和分析。在PCL中,可以使用可视化工具来交互式地操作点云数据,其中之一就是单点选择。在点云处理中,经常需要对点云数据进行交互式操作,其中之一是单点选择。本文将介绍如何使用PCL(点云库)进行单点选择的交互操作,并提供相应的源代码。通过上述代码,我们可以实现PCL点云处理中的单点选择的交互操作。当用户在点云上进行单击操作时,点选回调函数将被触发,并输出所选点的坐标。,并设置了背景颜色。加载完点云数据后,我们可以通过可视化工具显示点云,并允许用户进行单点选择。

LpmShell的博客 388

PCL学习一:点云与PCL基础

PCL学习一:点云与PCL基础

qq_42994487的博客 1万+

香橙派5使用RK3588S内置NPU加速yolov5推理,实时识别数字达到50fps

香橙派5采用了RK3588S,内置的NPU达到了6Tops的算力,博主这里记录一下自己的踩坑过程,好不容易做出来的不能以后忘记了(手动狗头)。这里博主还在B站上发布了效果视频,大家感兴趣的话可以看一下。其中解决了先验框标注位置不对,或者出现非常多的框的问题

weixin_51651698的博客 2万+

无法找到 Adobe PDF资源文件。“Acrobat PDFMaker“您必须具有”管理员”权限方可安装这些文件...错误怎么解决

本文的内容是无法找到 Adobe PDF资源文件。“Acrobat PDFMaker“您必须具有”管理员”权限方可安装这些文件...错误的解决办法。

西岸贤 1万+

PCL可视化例程

PCL1.72 VTK6.20 控制台程序 加入.props属性表文件 1、Cloud_Viewer Cloud_Viewer.cpp代码: #include VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle); VTK_MODULE_IN

fandq1223的博客 2万+

RocketMQ5.3.0-control-多 Master 多 Salve-异步复制-集群搭建

RocketMQ5.3.0-control-多 Master 多 Salve-异步复制-集群搭建(详细文档)

m0_52369979的博客 731

【Ubuntu】Ubuntu安装PCL(安装PCL/卸载PCL/查看PCL版本/PCL报错处理相关操作)(史上最详细)

👉博__主👈:米码收割机👉技__能👈:C++/Python语言👉公众号👈:测试开发自动化👉专__注👈:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。

测试开发自动化 2万+

Unity中URP实现水体效果(泡沫)

在上篇文章中,我们实现了水体的深度。在这篇文章中,我们来使用上篇文章采样后的深度图来实现水中的泡沫效果。

楠溪泽岸的博客 3490

SAP 银企直连实战:从零构建 DMEEX 格式树的配置与调试指南

本文详细介绍了SAP银企直连中DMEEX格式树的配置与调试方法,涵盖从基础认知到实战技巧的全流程。通过具体案例解析,帮助财务顾问快速掌握建设银行付款报文的格式树搭建、字段映射及调试优化,提升企业支付效率与准确性。

weixin_42526015的博客 567

【PCL】Ubuntu22.04 安装 PCL 库

PCL(Point Cloud Library)是一个开源的大型项目,专注于2D/3D图像和点云处理。PCL为点云数据的处理和分析提供了丰富的功能和算法,这些功能包括但不限于点云滤波、特征提取、表面重建、模型拟合、配准、分割等。下面我们再 Ubuntu 环境下安装 PCL 库。

Ceylan__的博客 7179

海康VisionMaster表面缺陷滤波实战:从参数调优到工业检测避坑指南

本文深入探讨海康VisionMaster表面缺陷滤波技术在工业检测中的应用,从参数调优到ROI绘制与Blob分析的协同策略,提供金属外壳、锂电池铝壳等复杂表面的缺陷检测实战指南。通过多级滤波架构和动态ROI生成法,显著提升检出率至98.7%,误检率低于0.5%,为工业质检提供智能化解决方案。

ujm5678901的博客 328

在ROS中使用PCL

在ROS中点云的数据类型 在ROS中表示点云的数据结构有: sensor_msgs::PointCloud sensor_msgs::PointCloud2 pcl::PointCloud<T> 关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看wiki.ros.org/pcl/Overview 关于sensor_msgs::PointCloud2...

D学习中- 3498

【ESP32开发】——开发环境搭建(VSCode+PlatformIO)

本章内容主要介绍ESP32的开发环境搭建(基于VSCode+PlatformIO)的流程与相应的注意事项,避免开发ESP32止于环境搭建!在项目的维护过程中,可以更好地管理和更新代码、调试问题,并且能够快速适应和采用新的功能、库或硬件平台。:VSCode 的代码提示和自动补全功能,以及 PlatformIO 的管理工具,都能帮助你编写规范、格式良好且易于阅读的代码。:Arduino 框架是一种简单、易用的嵌入式开发框架,适用于快速原型开发和小型项目。需要选择对应自己开发的开发板型号。

m0_61934621的博客 8419

优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍(六)- MIPI

MIPI的协议我就不详细介绍了(可以查看<下面的二维码>),这里和开源方案比较接近的即使FPGA实现MIPI物理层(DPHY)中电气属性相关的几种方案:MIPI DPHY RX...

OpenFPGA的博客 4457
上一篇: Ubuntu下Qt中使用pcl库
下一篇: 解决Ubuntu18.04下Qt中无法输入中文的问题
君只见独不见
博客等级 码龄12年 99粉丝 162原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值