PCLVisualizer 保存PNG

你可以使用以下代码将PCLVisualizer中当前的视图保存为PNG格式的图像：

pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PCL Viewer");
// 添加点云、设置视角等操作

// 保存PNG
viewer.saveScreenshot("viewer.png");

这将在当前工作目录下创建一个名为“viewer.png”的文件，其中包含PCLVisualizer的当前视图。

相关问题

pcl::PointXYZ保存为PNG

pcl::PointXYZ是3D点的数据类型，而PNG是2D图像的文件格式，它们之间没有直接的关系。如果你想将pcl::PointXYZ表示的点云数据可视化为PNG图像，可以通过以下步骤实现：

1. 将pcl::PointXYZ转换为pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr，即点云指针类型。

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 假设你已经将点云数据存储在了vector<pcl::PointXYZ>类型的对象中，可以通过以下代码将其转换为pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr类型
cloud->width = points.size();
cloud->height = 1;
cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);
for (size_t i = 0; i < points.size(); ++i) {
    cloud->points[i].x = points[i].x;
    cloud->points[i].y = points[i].y;
    cloud->points[i].z = points[i].z;
}

2. 使用pcl::visualization::PCLVisualizer将点云可视化，并保存为PNG图像。

pcl::visualization::PCLVisualizer vis("PointCloud");
vis.addPointCloud(cloud);
vis.spinOnce();
vis.saveScreenshot("pointcloud.png");

上述代码中，我们使用PCLVisualizer将点云可视化，然后通过调用saveScreenshot函数将当前视图保存为PNG图像。

C++ 使用pcl 把pcd点云文件保存为图片，只有intensity的值

可以使用PCL自带的可视化库来实现将pcd点云文件保存为图片，只保存intensity的值。具体步骤如下：

1. 加载pcd文件：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud);

2. 创建可视化对象和渲染器：

pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer");
viewer.addPointCloud(cloud);
viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud");
viewer.setBackgroundColor(1, 1, 1);

3. 定义颜色映射表：

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)));

4. 将intensity的值转换为0到1之间的浮点数，并映射到颜色映射表上：

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;
    }
}

5. 保存图片：

cv::imwrite("output.png", intensity_image);

完整代码如下：

#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::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer");
    viewer.addPointCloud(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;
}