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，
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