pcl c++根据pcl::PCLPointField::FLOAT32获得点云属性字段大小以计算offset

可以通过以下代码实现：

// 假设有一个名为cloud的点云
// 获取某个属性字段的大小
int field_size = pcl::getFieldSize<pcl::PointXYZI>(pcl::PCLPointField::FLOAT32, "intensity");
// 获取某个属性字段的偏移量
int offset = pcl::getFieldOffset<pcl::PointXYZI>("intensity");

// 计算每个点的字节大小
int point_size = cloud.point_step;

// 循环遍历所有点
for (int i = 0; i < cloud.width * cloud.height; ++i)
{
    // 获取当前点的指针
    uint8_t* ptr = cloud.data.data() + i * point_size;

    // 计算当前点的某个属性字段的值
    float intensity = *reinterpret_cast<float*>(ptr + offset);
}

上述代码中，`pcl::getFieldSize` 函数用于获取某个属性字段的大小，`pcl::getFieldOffset` 函数用于获取某个属性字段的偏移量。接着，通过 `cloud.point_step` 获取每个点的字节大小，然后循环遍历所有点，计算当前点的某个属性字段的值。注意，这里需要使用 `reinterpret_cast` 将指针转换为正确的类型。

相关问题

pcl c++获得点云属性字段大小已计算offset

要获取PCL中点云中某个属性字段的大小，并且已经计算出该字段在点云结构体中的偏移量（offset），可以使用以下代码：

// 定义一个PointCloud对象
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> cloud;

// 获取某个字段的大小和偏移量
int field_size;
int field_offset;
pcl::getFieldSizeAndOffset<pcl::PointXYZRGB>("rgb", field_size, field_offset);

// 已知偏移量，可以直接获取该字段的值
char* ptr = reinterpret_cast<char*>(&cloud.points[0]);  // 指向点云的首地址
float* rgb_value = reinterpret_cast<float*>(ptr + field_offset);  // 指向第一个点的rgb字段的地址

其中，`pcl::PointXYZRGB`是点云中的点类型，`rgb`是需要获取大小和偏移量的字段名称。调用`pcl::getFieldSizeAndOffset`函数即可获取该字段的大小和偏移量。

在获取了字段的偏移量后，我们可以使用指针的方式直接访问该字段的值。上述代码中，我们通过`reinterpret_cast`将指针转换为`char*`类型，然后根据偏移量计算出该字段的地址，最后将其转换为`float*`类型，即可获取该字段的值。

需要注意的是，这种方式只适用于点云中的基本类型，对于自定义类型，还需要进行类型转换。

不用pcl的该窗口 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer ，直接用VTK来显示 pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr 类型点云

可以使用VTK来显示pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr类型的点云。以下是一个简单的示例代码：

#include <vtkRenderWindow.h>
#include <vtkRenderer.h>
#include <vtkSmartPointer.h>
#include <vtkPoints.h>
#include <vtkPolyData.h>
#include <vtkPolyDataMapper.h>
#include <vtkActor.h>
#include <vtkRenderWindowInteractor.h>

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>

int main(int argc, char** argv)
{
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("your_point_cloud.pcd", *cloud);

    vtkSmartPointer<vtkPoints> points = vtkSmartPointer<vtkPoints>::New();
    for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) {
        points->InsertNextPoint(cloud->points[i].x, cloud->points[i].y, cloud->points[i].z);
    }

    vtkSmartPointer<vtkPolyData> polyData = vtkSmartPointer<vtkPolyData>::New();
    polyData->SetPoints(points);

    vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper> mapper = vtkSmartPointer<vtkPolyDataMapper>::New();
    mapper->SetInputData(polyData);

    vtkSmartPointer<vtkActor> actor = vtkSmartPointer<vtkActor>::New();
    actor->SetMapper(mapper);

    vtkSmartPointer<vtkRenderer> renderer = vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
    renderer->AddActor(actor);

    vtkSmartPointer<vtkRenderWindow> renderWindow = vtkSmartPointer<vtkRenderWindow>::New();
    renderWindow->AddRenderer(renderer);

    vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> interactor = vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();
    interactor->SetRenderWindow(renderWindow);

    renderWindow->Render();
    interactor->Start();

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用vtkSmartPointer来管理VTK对象的生命周期。首先，我们加载了一个pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr类型的点云。然后，我们将点云数据复制到VTK的vtkPoints对象中。接下来，我们使用vtkPolyDataMapper和vtkActor对象将vtkPoints对象中的点云数据可视化。最后，我们创建了一个vtkRenderWindowInteractor对象，它允许用户与渲染窗口进行交互，并启动了渲染窗口的事件循环。