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PCLVisualizer可视化类

2017-02-27 1659
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简介： 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。

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>

// --------------
// -----Help-----
// --------------
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);
}
/*****************************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)
{
  // --------------------------------------------------------
  // -----Open 3D viewer and add point cloud and 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)
{
  // --------------------------------------------
  // -----Open 3D viewer and add point cloud添加点云到视窗实例代码-----
  // --------------------------------------------
  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);
}
/******************************************************************************************
 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)
{
  // --------------------------------------------------------
  // -----Open 3D viewer and add point cloud and normals-----
  // --------------------------------------------------------
  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);
  }
}
 
/******************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);
}


// --------------
// -----Main-----
// --------------
int
main (int argc, char** argv)
{
  // --------------------------------------
  // -----Parse Command Line Arguments-----
  // --------------------------------------
  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;
  }

  // ------------------------------------
  // -----Create example point cloud-----
  // ------------------------------------
  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";
  // We're going to make an ellipse extruded along the z-axis. The colour for
  // the XYZRGB cloud will gradually go from red to green to blue.
  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;

  // ----------------------------------------------------------------
  // -----Calculate surface normals with a search radius of 0.05-----
  // ----------------------------------------------------------------
  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);

  // ---------------------------------------------------------------
  // -----Calculate surface normals with a search radius of 0.1-----
  // ---------------------------------------------------------------
  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

 

文章标签：
云渲染
数据可视化
机器学习/深度学习
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数据分析，数据可视化是当今企业的必备需求和应当拥有的核心能力，如何让企业能快速掌握和拥有这项能力是NBI可视化一直在思考，一直在努力的方向，NBI可视化团队拥有多年的B端服务经验，深知B端业务的复杂性和特殊性问题，让我们在设计NBI可视化产品时会贴合场景去思考，如何快速、低门槛的适配企业各种场景的使用，可视化绝对不是像网上说的或者培训机构讲的那样，会点python代码，拥有几套模板就能解决的问题，更多需要考虑B端企业的真实需求与现状如： （1）企业现有业务数据如何接入的问题，现状是数据可能分散在不同的业务系统中，数据源分散，数据接入口径不一致等问题
NBI大数据可视化
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