pcl PCLPointCloud2得到点云大小

要获得pcl::PCLPointCloud2中点云的大小，可以使用以下代码：

pcl::PCLPointCloud2 cloud;
// 填充点云数据
std::size_t cloudSize = cloud.data.size();

其中，cloud.data是一个std::vector<uint8_t>类型的向量，它包含点云中的所有二进制数据。通过获取向量的大小，就可以获得点云的大小。请注意，这个大小是以字节为单位的。如果想要获取点云中点的数量，可以使用以下代码：

std::size_t pointNum = cloud.width * cloud.height;

其中，cloud.width和cloud.height分别表示点云的宽度和高度。对于三维点云，cloud.height通常为1。

相关问题

pcl c++ 基于PCLPointCloud2点云类型完成点云数据可视化

要基于PCLPointCloud2点云类型完成点云数据可视化，可以使用PCL中的可视化模块（pcl::visualization）。首先需要创建一个可视化窗口，并设置窗口名字和窗口大小：

boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("PointCloud Viewer"));
viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); // 设置背景颜色为黑色
viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud");
viewer->addCoordinateSystem(1.0); // 添加坐标系
viewer->initCameraParameters(); // 初始化相机参数

接着，将PCLPointCloud2类型的点云数据转换为PCLPointCloud类型，再添加到可视化窗口中：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_xyzrgb(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
pcl::fromPCLPointCloud2(*cloud_pcl2, *cloud_xyzrgb);
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud_xyzrgb);
viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud_xyzrgb, rgb, "cloud");
viewer->spin();

其中，第一行代码创建了一个PCLPointCloud类型的指针，用于存储转换后的点云数据。第二行代码使用fromPCLPointCloud2函数将PCLPointCloud2类型的点云数据转换为PCLPointCloud类型。第三行代码创建了一个PointCloudColorHandlerRGBField对象，用于设置点云的颜色。第四行代码将PCLPointCloud类型的点云数据添加到可视化窗口中，并指定点云的颜色。最后一行代码启动可视化窗口。

完整代码示例：

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

int main()
{
    pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud_pcl2(new pcl::PCLPointCloud2);
    pcl::io::loadPCDFile("cloud.pcd", *cloud_pcl2);

    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("PointCloud Viewer"));
    viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0);
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud");
    viewer->addCoordinateSystem(1.0);
    viewer->initCameraParameters();

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_xyzrgb(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
    pcl::fromPCLPointCloud2(*cloud_pcl2, *cloud_xyzrgb);
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerRGBField<pcl::PointXYZRGB> rgb(cloud_xyzrgb);
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(cloud_xyzrgb, rgb, "cloud");
    viewer->spin();

    return 0;
}

PCL如何将PCL点云转化成点云指针，并显示？

在PCL中，你可以使用`makeShared()`函数将点云数据转换为指向点云对象的智能指针。这个过程通常发生在从某个数据源（如分割后的对象）获取点云时，因为`pcl::PointCloud`的默认实现是通过`boost::shared_ptr<pcl::PointCloud>`来管理内存的。

这里有一个简单的示例，展示如何从`seg_objs`中提取第18个对象的点云并转化为智能指针[^2]：

// 假设seg_objs是一个存储分割对象的容器，每个对象有其自身的点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_sampled; // 创建一个空的点云指针

if (seg_objs.size() > 18) { // 检查是否存在第18个对象
    cloud_sampled = seg_objs[18].obj_cloud.makeShared(); // 转化为智能指针
    // 这时候cloud_sampled就是一个指向实际点云数据的指针，可以用于进一步操作，比如显示
}

要显示这个点云，你可以使用PCL提供的可视化工具，如`pcl::visualization::CloudView`。但是这通常涉及到创建一个新的窗口并在其中渲染点云[^1]，具体步骤可能会因使用的库和界面不同而有所变化。