boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("LS Lidar")); 俯视图

`boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("LS Lidar"))` 这行代码创建了一个名为 "LS Lidar" 的 `pcl::visualization::PCLVisualizer` 对象，并使用 `boost::shared_ptr`（一种智能指针）来管理其生命周期。`PCLVisualizer` 是 Point Cloud Library（PCL）中的一个工具类，用于实时可视化点云数据。

在 PCL 中，`PCLVisualizer` 用于在屏幕上显示从传感器获取的点云数据，通过不同的视图类型，如透视、俯视或侧视等。`viewer` 对象允许你添加点云、网格、模型或其他3D数据，并进行交互式探索。

对于俯视图（top-down view），你可以使用 `viewer->setViewPoint()` 方法来调整视角，使其从上方看下去。你需要设置视角的位置和方向，例如：

// 设置俯视图
viewer->setViewPoint(0, 0, 10, 0, 0, 1); // x, y, z 为观察点位置，roll, pitch, yaw 为旋转角度

然后调用 `viewer->showCloud(pointCloud)` 来显示点云数据，其中 `pointCloud` 是你要可视化的点云数据。

相关问题

boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>

boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>是一个智能指针类，它是由Boost库提供的，用于管理指向pcl::visualization::PCLVisualizer对象的共享所有权。它可以确保在不再需要该对象时正确地释放内存，避免内存泄漏。

boost::shared_ptr是一个引用计数智能指针，它跟踪有多少个指针共享同一个对象。当最后一个指针离开作用域或被显式地重置时，它会自动删除所管理的对象。

pcl::visualization::PCLVisualizer是PCL（Point Cloud Library）中的一个可视化类，用于显示点云数据和其他3D数据。它提供了各种方法和功能，可以创建窗口、添加点云、设置相机参数、添加文本和几何图元等。

使用boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>可以方便地管理pcl::visualization::PCLVisualizer对象的生命周期，确保在不再需要时正确释放内存。

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：

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：

viewer->addPointCloud(cloud_xyz, "cloud");

完整代码：

#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;
}