std::vector<pcl::visualization::Camera>

时间: 2023-08-13 12:05:12 浏览: 98
H

std::vector类模板

这是一个关于 PCL（点云库）中的可视化相机的问题。`std::vector<pcl::visualization::Camera>` 是一个存储 PCL 可视化相机对象的标准向量容器。它可以用来存储多个相机对象，每个对象都包含了相机的位置、姿态和参数等信息，用于可视化点云数据。你可以使用该向量来管理和操作多个相机对象。
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在PCL中，pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom类可以帮助我们将深度值转换为自定义颜色，并应用到点云上。 接下来，我们要在2D彩色图像中显示深度图像。使用pcl::visualization::PCLVisualizer类...

class ArmConnect: public rclcpp::Node { public: ArmConnect(const arm_connect::TopicType &topic_param); ~ArmConnect() = default; Camera::ImageInfo& GetImageInfo(Camera::CameraNum num); std::vector<std::vector<double>>& GetPointCloudInfo(); void SaveCalibrationDataInfo(const std::string &filename); std::vector<CalibrationData::detection>& GetCalibrationDataInfo(); bool IsGetCalibrationIdInfo(); bool IsGetCakubrationDataInfo(); private: void ImageCallback(const sensor_msgs::msg::Image &msg); void PointCloudCallback(const sensor_msgs::msg::PointCloud2 &msg); void CalibrationDataCallback(const apriltag_msgs::msg::AprilTagDetectionArray &msg); private: rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::Image>::SharedPtr image_subscriber_; Camera::ImageInfo camera_image_; std::mutex image_lock_; rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::PointCloud2>::SharedPtr pointcloud_subscriber_; rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::PointCloud2>:: SharedPtr pointcloud_publisher_; std::vector<std::vector<double>> pointcloud_vector_; pcl::PointCloud::Ptr point_cloud_; std::mutex pointcloud_lock_; rclcpp::Subscription<apriltag_msgs::msg::AprilTagDetectionArray>::SharedPtr calibrationdata_subscriber_; std::vector<CalibrationData::detection> calibrationdata_vector_; mutable bool calibrationdata_flag_ = false; mutable bool calibrationboard_flag_ = false; std::mutex Calibrationdata_lock_; int CalibrationID; }; 上述是一个类的定义，如何在main函数中给上述类中的 int CalibrationID 赋值

要在 main 函数中给 ArmConnect 类中的 CalibrationID 成员变量赋值，你需要先创建 ArmConnect 类的对象，然后调用该对象的成员函数来赋值。由于 CalibrationID 是一个私有成员变量，因此你需要使用 ArmConnect 类中...

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> &,const std::string &,int)”: 无法将参数 1 从“boost::shared_ptr>”转换为“const boost::shared_ptr<const pcl::PointCloud> &” pointToimg D:\VS2019\VsProject\pointToimg\pointToimg\main.cpp 11

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::...

std::vector> &cluster_cloud1解释一下这段代码

这是一个 C++ 中的 std::vector 容器，其中存储了 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 类型的元素。pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> 是一个点云数据结构，表示三维空间中的点。因此，这个 std::vector 存储了多个三维...

pcl::SHOT352 descriptor1 = shot1->at(i);错误“std::vector<std::bitset<352>,std::allocator<std::bitset<352>>>”类型没有重载成员“operator ->”

这个错误提示表明变量shot1的类型是std::vector<std::bitset<352>>，不是指针类型，因此无法使用箭头运算符->获取其成员。解决这个问题的方法是使用下标运算符[]来访问std::vector容器中的元素。示例如下： std...

面对下面C++语句如何去理解？如何理解std和vector等的意思？const std::vector &fields, std::vector<int> &fields_sizes

因此，const std::vector<pcl::PCLPointField>表示一个存储PCLPointField结构体的vector容器，且这个容器是不可变的。 ### 回答2： C语言是一种通用的高级编程语言，std是标准库（Standard Library）的缩写，表示...

pcl::SHOTEstimation::computePointSHOT ( const int index, const std::vector<int> &indices, const std::vector<float> &sqr_dists, Eigen::VectorXf &shot)

该函数是 PCL 库中的一个函数，用于计算一个点的 SHOT 描述符。其中具体参数含义如下： - index：需要计算 SHOT 描述符的点在点云中的索引； - indices：在计算 SHOT 描述符时，使用的点的索引，不一定包含需要计算...

void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>> shot2(model_descriptors_shot->size()),std::vector<std::bitset<352>> shot2(scene_descriptors_shot->size()); pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)这种表达有问题吗

void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>>& model_descriptors_shot, std::vector<std::bitset<352>>& scene_descriptors_shot, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs) 其次，函数定义中的...

引发了异常: 读取访问权限冲突。 **std::vector >::operator[]**(...) 返回 nullptr。

1. 您的程序试图访问一个空的 pcl::PointCloud 对象。请确保您已经成功创建了点云，并且点云中包含点。 2. 您的程序试图访问一个越界的点云索引（即，访问了一个在点云范围之外的点）。请确保您的点云索引是有效的...

std::vector<std::vector<int>> LidarObjectSeg::Run(const pcl::PointCloud::Ptr &inCloud) const { if (inCloud->empty()) return {}; std::vector<std::array<double, 3>> gridPoints; GridParam gridParam = this->EstimateGridParam(inCloud, gridPoints); std::multimap<int, int> hashTable = this->UpdateHashTable(gridPoints, gridParam); std::vector<int> clusterIndices(inCloud->size(), -1); int curClusterIdx = 0; START_HOST_TIMING(ExtractClusters) for (std::size_t i = 0; i < inCloud->size(); ++i) { if (clusterIndices[i] >= 0) continue; const auto &curGridPoint = gridPoints[i]; std::vector<int> neighborIndices = this->GetNeighbors(curGridPoint, gridParam, hashTable); for (int neighborIdx : neighborIndices) { if (neighborIdx == i) continue; int curPointVoxelIdx = clusterIndices[i]; int neighborVoxelIdx = clusterIndices[neighborIdx]; if (curPointVoxelIdx >= 0 && neighborVoxelIdx >= 0) { if (curPointVoxelIdx != neighborVoxelIdx) this->MergeClusters(clusterIndices, curPointVoxelIdx, neighborVoxelIdx); } else { if (curPointVoxelIdx < 0) clusterIndices[i] = neighborVoxelIdx; else clusterIndices[neighborIdx] = curPointVoxelIdx; } } if (clusterIndices[i] < 0 && neighborIndices.size() >= numMinPoints_) { for (int neighborIdx : neighborIndices) { clusterIndices[neighborIdx] = curClusterIdx; } curClusterIdx++; } } STOP_HOST_TIMING(ExtractClusters) START_HOST_TIMING(GetAllClusters) std::vector<std::vector<int>> allClusters = this->GetAllClusters(clusterIndices); STOP_HOST_TIMING(GetAllClusters) PRINT_ALL_TIMING() return allClusters; }

这是一个函数，可以接收一个指向 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI> 类型的指针作为参数，函数返回一个 std::vector<std::vector<int>> 类型的对象。在函数内部，首先判断输入点云是否为空，如果为空则直接返回一个空...

pcl::search::KdTree::Ptr cluster_tree(new pcl::search::KdTree); cluster_tree->setInputCloud(non_ground_cloud); std::vector cluster_indices; pcl::EuclideanClusterExtraction ec; ec.setClusterTolerance(0.2); ec.setMinClusterSize(100); ec.setMaxClusterSize(10000); ec.setSearchMethod(cluster_tree); ec.setInputCloud(non_ground_cloud); ec.extract(cluster_indices);

这段代码是基于点云数据进行聚类分割，使用了欧几里得聚类算法（Euclidean Cluster Extraction）。具体来说，它将输入的点云分成多个聚类，其中每个聚类都代表着一组相邻的点。这个算法的主要思想是首先对点云进行...

如何理解后面的代码？为什么要使用template，还有using的方式等？namespace pcl { // Forward declarations template <typename T> class PointRepresentation; /** \brief KdTreeFLANN is a generic type of 3D spatial locator using kD-tree structures. The class is making use of * the FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbor) project by Marius Muja and David Lowe. * * \author Radu B. Rusu, Marius Muja * \ingroup kdtree */ template <typename PointT, typename Dist = ::flann::L2_Simple<float> > class KdTreeFLANN : public pcl::KdTree { public: using KdTree::input_; using KdTree::indices_; using KdTree::epsilon_; using KdTree::sorted_; using KdTree::point_representation_; using KdTree::nearestKSearch; using KdTree::radiusSearch; using PointCloud = typename KdTree::PointCloud; //相关继承 using PointCloudConstPtr = typename KdTree::PointCloudConstPtr; using IndicesPtr = shared_ptr<std::vector<int> >; using IndicesConstPtr = shared_ptr<const std::vector<int> >; using FLANNIndex = ::flann::Index<Dist>; // Boost shared pointers using Ptr = shared_ptr<KdTreeFLANN >; using ConstPtr = shared_ptr<const KdTreeFLANN >;

通过继承pcl::KdTree<PointT>，KdTreeFLANN类提供了最近邻搜索和半径搜索的功能。 关于模板的使用，使用类模板的主要原因是可以定义一个通用的类，而不是为每种可能类型都定义一个不同的类。这里使用了两个模板参数...

#include <iostream> #include #include int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud (new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud); // Fill in the cloud data cloud->width = 5; cloud->height = 1; cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height); for (std::size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i) { cloud->points[i].x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f); } std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl; for (std::size_t i = 0; i < cloud->points.size (); ++i) std::cerr << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl; // Create the filtering object pcl::PassThrough pass; pass.setInputCloud (cloud); pass.setFilterFieldName ("z"); pass.setFilterLimits (0.0, 1.0); //pass.setFilterLimitsNegative (true); pass.filter (*cloud_filtered); std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl; for (std::size_t i = 0; i < cloud_filtered->points.size (); ++i) std::cerr << " " << cloud_filtered->points[i].x << " " << cloud_filtered->points[i].y << " " << cloud_filtered->points[i].z << std::endl; return (0); }

这段代码看起来正确，但是如果你的问题是关于 VS 中的 PCL 库的话，我需要更多的信息才能帮助你解决问题。请提供以下信息： 1. 你使用的是哪个版本的 PCL 库？ 2. 你的 VS 版本是多少？ 3. 你的系统是 32 位还是 64...

根据 #include <iostream> #include #include int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); if (pcl::io::loadPCDFile("rabbit.pcd", *cloud) == -1) //* load the file { PCL_ERROR("Couldn't read file example.pcd \n"); return (-1); } std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from example.pcd with the following fields: " << std::endl; for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) std::cout << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl; return (0); }编写能读取pcd_v

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); 3. 使用pcl::io::loadPCDFile()函数读取pcd文件： c++ if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("example.pcd", *...

0x00007FFD668FDA02 (KernelBase.dll)处(位于 Project9.exe 中)引发的异常: 0xC0000005: 读取位置 0x000000EDDC300000 时发生访问冲突。该程序出现的#include <iostream> #include #include int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); std::string filename = "rabbit.pcd"; if (pcl::io::loadPCDFile(filename, *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Couldn't read file %s \n", filename.c_str()); return (-1); } std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from " << filename << " with the following fields: " << std::endl; for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) std::cout << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl; return (0);

3. 检查 PCL 库版本：可能是因为使用的 PCL 库版本不兼容导致无法正确读取文件，可以检查使用的 PCL 库版本是否正确，并且与程序代码兼容。 4. 使用调试工具：可以使用调试工具来定位程序崩溃的原因，例如使用 ...

typedef pcl::PointCloud Point_cloud; typedef pcl::PointCloud cPoint_cloud; typedef Point_cloud::Ptr ptr_pcl; typedef pcl::PointXYZ pPoint; typedef pcl::PointCloud pointCloud;pointCloud::Ptr subpcls(new pcl::PointCloud);std::vectorpointCloud::Ptr m_VePCloud;m_VePCloud.push_back(subpcls);这样合理吗

这段代码中的 pointCloud 类型定义和 subpcls ...这里还需要注意，pointCloud::Ptr 是 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr 的别名，因此在创建 subpcls 对象时，也应该使用 pointCloud 的完整命名空间。

lidar_msgs::Objects PointsCluster::Pub(const pcl::PointCloud::Ptr &data_in) { std::vector data; data = CloudToPoints(data_in); // LOG(INFO) << data.size(); std::vector<std::vector> indices = dbscan_->Clustering(data); lidar_msgs::Objects objs; int idx = 0; if (0) { fstream outline1; outline1.open("/home/wj/code/perception/tool/test_julei/" + std::to_string(0) + ".txt", ios::ate | ios::out); for (auto p : data) { outline1 << std::setprecision(10) << p.x << "," << p.y << "," << p.z << "\n"; } } if (indices.empty()) { return objs; }

它接收一个指向pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>对象的指针data_in作为参数，并返回一个lidar_msgs::Objects对象。 首先，它创建了一个名为data的vector，用于存储将data_in转换为自定义类型points的数据。然后，...

// 读取点云数据 pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);pcl::io::loadPCDFile("input cloud.pcd"，*cloud); 定义直通滤波器 pcl::PassThrough pass;pass.setInputCloud(cloud);pass.setFilterFieldName ("x") ; pass.setEilterLimits(0.0, 1.0);// 应用直通滤波器pcl::PointCloud::Ptr filtered cloud(new pcl::PointCloud);pass.filter(*filtered cloud) ; //定义提取滤波器pcl::ExtractIndices extract;extract.setInputCloud(cloud) : extract.setIndices (pass.getRemovedIndices ()) ;extract .setNeaative(true) : / 应用提取滤波器pcl::PointCloud::Ptr extracted cloud(new pcl::PointCloud);extract.filter(*extracted cloud) : // 保存滤波后的点云数据 pcl::io::savePCDFile("filtered cloud,pcd"*filtered cloud);pcl::io::savePCDFile("extracted cloud.pcd"*extracted cloud) ;优化这段代码

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr extractFilter(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud, const std::vector<int>& removedIndices) { pcl::ExtractIndices<pcl::PointxYZ> extract; extract....

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