bool GetFusionLocalizationInfo(std::shared_ptr<zk::interface::ZK_LocalizationInfo>& data);
时间: 2024-09-20 21:14:17 浏览: 7
`GetFusionLocalizationInfo` 是一个函数,它接受一个指向 `zk::interface::ZK_LocalizationInfo` 类型的智能指针作为参数,并返回一个布尔值。这个函数的目的是获取融合定位信息,并将结果存储在传入的智能指针所指向的对象中。
`std::shared_ptr` 是 C++11 引入的一种智能指针类型,它可以自动管理对象的生命周期,当没有任何指针指向该对象时,对象会被自动删除。这样可以防止内存泄漏和悬挂指针等问题。
`zk::interface::ZK_LocalizationInfo` 可能是一个自定义的数据结构或类,用于存储定位信息。具体的实现细节可能包括位置坐标、方向、速度等。
函数原型示例:
```cpp
bool GetFusionLocalizationInfo(std::shared_ptr<zk::interface::ZK_LocalizationInfo>& data);
```
在实际使用中,你需要确保传递给该函数的 `std::shared_ptr` 已经分配了内存,并且指向了一个有效的 `zk::interface::ZK_LocalizationInfo` 对象。函数执行成功后,你可以通过这个智能指针访问和操作定位信息。
相关问题
void load_parameters(); bool debug_; std::vector<std::tuple<double, imuReading<float>>> imu_queue_; double prev_imu_time_; void setup_track_handler(); std::shared_ptr<corner_detector::TrackHandler> track_handler_;
这段代码看起来像是一个类的成员函数和成员变量的定义,其中包括:
- load_parameters()函数,用于加载参数;
- debug_变量,可能是用于控制调试模式的开关;
- imu_queue_变量,是一个std::vector类型的队列,里面存储了一些tuple类型的数据,每个tuple包括一个double类型的时间戳和一个imuReading<float>类型的IMU数据;
- prev_imu_time_变量,是一个double类型的变量,可能是用于保存上一个IMU数据的时间戳;
- setup_track_handler()函数,用于设置一个corner_detector::TrackHandler类型的成员变量;
- track_handler_变量,是一个std::shared_ptr类型的智能指针,指向一个corner_detector::TrackHandler类型的对象。
不过由于缺乏上下文,无法准确判断这些成员函数和成员变量的作用和用途。
严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2664 “bool pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloud(const boost::shared_ptr<const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>> &,const std::string &,int)”: 无法将参数 1 从“boost::shared_ptr<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>>”转换为“const boost::shared_ptr<const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>> &” pointToimg D:\VS2019\VsProject\pointToimg\pointToimg\main.cpp 11
这个错误是因为你传入的点云类型是pcl::PointXYZI,而PCLVisualizer期望的是pcl::PointXYZ类型的点云。你需要将点云类型转换为pcl::PointXYZ类型的点云,才能调用PCLVisualizer的addPointCloud函数。
以下是一个示例代码,将pcl::PointXYZI类型的点云转换为pcl::PointXYZ类型的点云:
```c++
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::copyPointCloud(*cloud, *cloud_xyz);
```
然后,你可以将转换后的点云传递给PCLVisualizer的addPointCloud函数:
```c++
viewer->addPointCloud(cloud_xyz, "cloud");
```
完整代码:
```c++
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char** argv) {
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::copyPointCloud(*cloud, *cloud_xyz);
pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("Cloud Viewer"));
viewer->addPointCloud(cloud_xyz, "cloud");
viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud");
viewer->setBackgroundColor(1, 1, 1);
pcl::visualization::LookupTable lut;
lut.insert(std::make_pair(0.0, cv::Vec3b(0, 0, 0)));
lut.insert(std::make_pair(1.0, cv::Vec3b(255, 255, 255)));
cv::Mat intensity_image(cloud->height, cloud->width, CV_8UC3);
for (int y = 0; y < intensity_image.rows; y++) {
for (int x = 0; x < intensity_image.cols; x++) {
float intensity = cloud->at(x, y).intensity;
cv::Vec3b color = lut.getColor(intensity);
intensity_image.at<cv::Vec3b>(y, x) = color;
}
}
cv::imwrite("output.png", intensity_image);
return 0;
}
```