“pcl/point_cloud.h: 没有那个文件或目录”,这个报错如何解决
时间: 2024-02-20 09:00:47 浏览: 78
这个错误通常是因为缺少 pcl 库的头文件所致。解决方法如下:
1. 确保你已经正确安装了 pcl 库,可以在命令行中输入 `sudo apt-get install libpcl-dev` 来安装。
2. 确认你的项目设置了正确的包含目录和链接库。在 CMakeLists.txt 文件中添加如下代码:
```
find_package(PCL 1.8 REQUIRED)
include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})
```
3. 如果你是在 Windows 平台下编译,需要将 pcl 库的路径添加到环境变量 PATH 中。
如果你按照以上步骤操作后仍然无法解决问题,可以尝试重新安装 pcl 库或者查看相关的日志信息以获取更多的细节。
相关问题
#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/surface/gp3.h> int main(int argc, char** argv) { // 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("fw/00.pcd", *cloud); // 创建重建对象 pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); pcl::PolygonMesh triangles; pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointXYZ> gp3; // 设置参数 gp3.setSearchRadius(0.025); gp3.setMu(2.5); gp3.setMaximumNearestNeighbors(100); gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); gp3.setMinimumAngle(M_PI/18); gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3); gp3.setNormalConsistency(false); // 执行重建 tree->setInputCloud(cloud); gp3.setInputCloud(cloud); gp3.setSearchMethod(tree); gp3.reconstruct(triangles); // 将 pcl::PolygonMesh 转换为 pcl::PCLPointCloud2 pcl::PCLPointCloud2 cloud2; pcl::toPCLPointCloud2(triangles, cloud2); // 保存结果 pcl::io::savePCDFile("fw/01.pcd", cloud2); return 0; } 这个代码报错:error: no matching function for call to ‘toPCLPointCloud2(pcl::PCLPointCloud2&, pcl::PCLPointCloud2&)’ pcl::toPCLPointCloud2(triangles.cloud, cloud2);如何修改,修改发给我
根据错误提示,`toPCLPointCloud2`函数的参数类型不匹配。`triangles`是`pcl::PolygonMesh`类型,而`toPCLPointCloud2`函数要求的第一个参数是`pcl::PointCloud`类型,因此需要将`triangles`转换成点云类型后再进行转换。
以下是修改后的代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("fw/00.pcd", *cloud);
// 创建重建对象
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
pcl::PolygonMesh triangles;
pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointXYZ> gp3;
// 设置参数
gp3.setSearchRadius(0.025);
gp3.setMu(2.5);
gp3.setMaximumNearestNeighbors(100);
gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4);
gp3.setMinimumAngle(M_PI/18);
gp3.setMaximumAngle(2*M_PI/3);
gp3.setNormalConsistency(false);
// 执行重建
tree->setInputCloud(cloud);
gp3.setInputCloud(cloud);
gp3.setSearchMethod(tree);
gp3.reconstruct(triangles);
// 将 pcl::PolygonMesh 转换为 pcl::PointCloud
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud_mesh;
pcl::fromPCLPointCloud2(triangles.cloud, cloud_mesh);
// 将 pcl::PointCloud 转换为 pcl::PCLPointCloud2
pcl::PCLPointCloud2 cloud2;
pcl::toPCLPointCloud2(cloud_mesh, cloud2);
// 保存结果
pcl::io::savePCDFile("fw/01.pcd", cloud2);
return 0;
}
```
这个代码将`triangles`先转换成`pcl::PointCloud`类型,再通过`fromPCLPointCloud2`函数将其转换成`pcl::PCLPointCloud2`类型,就可以成功保存结果了。
Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\障碍物识别2.py", line 26, in <module> mlab.points3d(cloud_downsampled[:, 0], cloud_downsampled[:, 1], cloud_downsampled[:, 2], mode='point', color=(1, 1, 1), scale_factor=0.05) File "pcl\pxi/PointCloud_PointXYZ_180.pxi", line 233, in pcl._pcl.PointCloud.__getitem__ TypeError: an integer is required
这个错误提示的意思是代码在使用索引访问 PointCloud 对象时出现错误,需要传递一个整数作为索引参数。你可以检查一下代码中的索引是否正确,是否有缺失或者类型不匹配的情况。具体哪一行代码出现了问题,可以看一下报错信息中的行号。如果还有问题,可以将代码和完整的错误信息提供出来,这样更容易找到问题所在。