pcl 没有成员变量PLYWriter 如何处理

如果您使用的是PCL 1.10.0及更高版本，则不再有PLYWriter成员变量。相反，您应该使用pcl::PLYWriter类的实例来写入PLY文件。以下是一个示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
// 填充点云数据
// ...

pcl::PLYWriter writer;
writer.write("cloud.ply", cloud);

如果您使用的是旧版本的PCL（例如1.8.1），则可以尝试使用以下代码来写入PLY文件：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
// 填充点云数据
// ...

pcl::PLYWriter writer;
writer.write("cloud.ply", cloud, Eigen::Vector4f::Zero(), Eigen::Quaternionf::Identity(), true, true);

这里，我们使用了pcl::PLYWriter的write()函数，并传递了点云、平移向量、旋转四元数、是否使用二进制格式和是否压缩文件的标志。

相关问题

命名空间 "pcl" 没有成员 "SACSegmentation"

`pcl`（Point Cloud Library）是一个开源的计算机视觉和机器人感知库，主要用于处理三维点云数据。它提供了丰富的算法和数据结构，广泛应用于3D扫描、机器人导航和物体识别等领域。然而，`pcl`中的`SACSegmentation`并不是一个内置的成员或类。`SACSegmentation`可能是指某个特定的`pcl`版本中或者某个扩展包（plugin）中的一个功能，比如RANSAC（Random Sample Consensus）分割算法的一部分。

如果你在查看`pcl`源代码或文档时发现没有找到`SACSegmentation`，这可能有以下原因：
1. `SACSegmentation`可能是在特定版本或者更新之后添加的功能，你需要确认你使用的`pcl`版本是否包含这个功能。
2. `SACSegmentation`可能是第三方贡献者编写的插件或外部库的一部分，而不是`pcl`库的标准组成部分。
3. 你可能在错误的模块或者头文件中查找，确保你查找的是正确的命名空间路径。

如果你需要了解`SACSegmentation`的更多信息，建议查阅官方文档、更新日志，或者访问相关的社区论坛以获取支持。如果你在使用过程中遇到具体问题，提供更多信息我可以帮助你定位问题所在。

getHammingDistance不是pcl的成员

非常抱歉，我的回答有误。PCL 中并没有提供名为 getHammingDistance 的函数，这是我的疏忽。实际上，在 PCL 中可以使用 Eigen 库提供的 hammingDistance 函数来计算汉明距离。以下是修改后的示例代码：

#include <Eigen/Core>
#include <pcl/features/shot_omp.h>
#include <pcl/keypoints/harris_3d.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/correspondence.h>

int main()
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

    // 读入点云数据
    pcl::io::loadPCDFile("cloud1.pcd", *cloud1);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud2.pcd", *cloud2);

    // 特征点提取
    pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI> harris;
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr keypoints1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr keypoints2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
    harris.setInputCloud(cloud1);
    harris.setNonMaxSupression(true);
    harris.setRadius(0.05);
    harris.compute(*keypoints1);
    harris.setInputCloud(cloud2);
    harris.compute(*keypoints2);

    // 描述符计算
    pcl::SHOTColorEstimationOMP<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI, pcl::SHOT1344> shot;
    pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors1(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
    pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors2(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
    shot.setInputCloud(cloud1);
    shot.setInputNormals(cloud1);
    shot.setRadiusSearch(0.1);
    shot.setInputCloud(keypoints1);
    shot.compute(*descriptors1);
    shot.setInputCloud(cloud2);
    shot.setInputNormals(cloud2);
    shot.setInputCloud(keypoints2);
    shot.compute(*descriptors2);

    // 特征点匹配
    pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences);
    for (size_t i = 0; i < keypoints1->size(); ++i)
    {
        int min_index = -1;
        float min_distance = std::numeric_limits<float>::max();
        for (size_t j = 0; j < keypoints2->size(); ++j)
        {
            float distance = (float)Eigen::hammingDistance((*descriptors1)[i].descriptor.data(), (*descriptors2)[j].descriptor.data(), (*descriptors1)[i].descriptor.size());
            if (distance < min_distance)
            {
                min_distance = distance;
                min_index = j;
            }
        }
        if (min_index >= 0)
        {
            pcl::Correspondence correspondence(i, min_index, min_distance);
            correspondences->push_back(correspondence);
        }
    }

    // 输出匹配结果
    std::cout << "Found " << correspondences->size() << " correspondences." << std::endl;

    return 0;
}

在修改后的代码中，使用了 Eigen 库提供的 hammingDistance 函数来计算汉明距离。注意，在计算汉明距离时，需要将描述符转换为数据指针，并传递描述符的大小作为参数。