PCLVisualizer可视化类 / 四六文摘

PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类，与CloudViewer可视化类相比，PCLVisualizer使用起来更为复杂，但该类具有更全面的功能，如显示法线、绘制多种形状和多个视口。本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能，从显示单个点云开始。大多数示例代码都是用于创建点云并可视化其某些特征

代码注释解析

#include <iostream>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#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>
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"; } /**可视化单个点云：应用PCL Visualizer可视化类显示单个具有XYZ信息的点云*/
//simpleVis函数实现最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); }/*可视化点云颜色特征*多数情况下点云显示不采用简单的XYZ类型，常用的点云类型是XYZRGB点，包含颜色数据，除此之外，还可以给指定的点云定制颜色以示得点云在视窗中比较容易区分。点赋予不同的颜色表征其对应的Z轴值不同，PCL Visualizer可根据所存储的颜色数据为点云赋色，比如许多设备kinect可以获取带有RGB数据的点云，PCL Vizualizer可视化类可使用这种颜色数据为点云着色，rgbVis函数中的代码用于完成这种操作。*/ /*与前面的示例相比点云的类型发生了变化，这里使用的点云带有RGB数据的属性字段，*/
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> rgbVis (pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::ConstPtr cloud) { //Open 3D viewer and add point cloud // boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer (new pcl::visualization::PCLVisualizer ("3D Viewer")); viewer->setBackgroundColor (0, 0, 0);
/*设置窗口的背景颜色后，创建一个颜色处理对象，PointCloudColorHandlerRGBField利用这样的对象显示自定义颜色数据，PointCloudColorHandlerRGBField 对象得到每个点云的RGB颜色字段，*/ 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); }/*可视化点云自定义颜色特征*/ /*演示怎样给点云着上单独的一种颜色，可以利用该技术给指定的点云着色，以区别其他的点云，*/ //点云类型为XYZ类型，customColourVis函数将点云赋值为绿色，
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> customColourVis (pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr cloud) { //Open 3D viewer and add point 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); }//可视化点云法线和其他特征*/ /* 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); } //*****************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"); 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); }/* 多视角显示：PCL visealizer可视化类允许用户通过不同的窗口（Viewport）绘制多个点云这样方便对点云比较 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); }/*这里是处理鼠标事件的函数，每次相应鼠标时间都会回电函数，需要从event实例提取事件信息，本例中查找鼠标左键的释放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; } } /* 键盘事件我们按下哪个按键如果按下r健则删除前面鼠标所产生的文本标签，需要注意的是，当按下R键时 3D相机仍然会重置所以在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); } } /*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); }

intmain (int argc, char** argv) { 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; } 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"; 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; 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); 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(); } //-------------------- // -----Main loop----- //-------------------- while (!viewer->wasStopped ()) { viewer->spinOnce (100); boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::microseconds (100000)); } }

编译生成可执行文件后，运行查看

（1） ./pcl_visualizer_demo -h

依次执行查看结果

未完待续*****************************8888，

PCLVisualizer可视化类

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