点云可视化方法——PCLVisualizer
来源:互联网 发布:域名分级 编辑:程序博客网 时间:2024/06/18 13:25
3D点云可视化可以通过rviz,cloud_viewer或者PCLVisualizer等方法进行可视化,这些介绍PCLVisualizer的方法。
首先是加载点云并显示:
#include <iostream>#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>int main(int argc, char **argv){ int showpoint = 0; pcl::visualization::PCLVisualizer *viewer; //boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer (new pcl::visualization::PCLVisualizer ("3D Viewer")); viewer = new pcl::visualization::PCLVisualizer("Cluster viewer"); viewer->createViewPort (0.0, 0, 0.5, 1.0, showpoint); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>:: Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile ("/home/victor/catkin_ws/src/chapter6_tutorials/data/cup.pcd", *cloud); for(int i=0;i<cloud->size();i++) {cloud->points[i].x=cloud->points[i].x/100.;cloud->points[i].y=cloud->points[i].y/100.;cloud->points[i].z=cloud->points[i].z/100.;//std::cout << cloud.points[i].x << std::endl; } viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ> (cloud, "Cluster viewer",showpoint); viewer->spin(); //这行必须有,不然不会显示点云 return 0;}
创建点云并显示:
#include <iostream>#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>int main(int argc, char **argv){ int showpoint = 0; //pcl::visualization::PCLVisualizer *viewer; boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer (new pcl::visualization::PCLVisualizer ("3D Viewer")); //viewer = new pcl::visualization::PCLVisualizer("Cluster viewer"); viewer->createViewPort (0.0, 0, 0.5, 1.0, showpoint); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud; //pcl::io::loadPCDFile ("/home/victor/catkin_ws/src/chapter6_tutorials/data/cup.pcd", cloud); cloud.height = 100; cloud.width = 100; cloud.points.resize(cloud.height * cloud.width); for(int 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); } for(int i=0;i<cloud.size();i++) {cloud.points[i].x=cloud.points[i].x/10.;cloud.points[i].y=cloud.points[i].y/10.;cloud.points[i].z=cloud.points[i].z/10.;//std::cout << cloud.points[i].x << std::endl; } viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ> (cloud.makeShared(), "Cluster viewer",showpoint); viewer->spin(); return 0;}
阅读全文
1 0
- 点云可视化方法——PCLVisualizer
- PCLVisualizer可视化类
- PCLVisualizer可视化类
- PCL:使用PCLVisualizer对点云的一些处理
- PCL用PCLVisualizer显示点云之窗口黑屏
- PCL 库中的pcl::visualization::PCLVisualizer类彩色显示点云
- 可视化点云出错
- 在PCLVisualizer展示窗口中选择点实现代码
- PCL可视化显示点云
- 点云的简单可视化
- PCL可视化显示点云
- 海量车载激光扫描点云数据的快速可视化方法
- PCL点云可视化及滤波处理
- PCL+Qt+VS可视化点云
- PCL1.8+Qt5+VS2013可视化点云
- PCL1.8+Qt5+VS2013可视化点云
- .dat文件三维点云可视化
- QVTKWidget+PCLVISUALIZER
- Android笔记三(Handler)
- NC开发笔记——NC65+UAP65成长笔记
- JACOCO的坑
- JAVA数据类型
- c++实验6-数组合并
- 点云可视化方法——PCLVisualizer
- 学习淘淘商城第六十九课(spring与freemarker的整合)
- Eye in hand And eye on hand calibration
- 【bzoj1691】[Usaco2007 Dec]挑剔的美食家
- 如何获取github公钥
- Annotation 标注(注解)
- 机器学习基础 维基翻译 超参数选择 K近邻法 及简单的sklearn例子 分类:机器学习Sklearn
- 深入解析Mac OSX & IOS 操作系统(一)
- HTTP传输错误解决com.google.gson.stream.MalformedJsonException: Unterminated string at line 1 column 13