def actionIncreasePointSize(self): self.vtk_widget.PointSize +=1 self.vtk_widget.PointSize %= 10 self.vtk_widget.actor.GetProperty().SetPointSize(self.vtk_widget.PointSize) self.vtk_widget.render_window.Render()

这是一个Python方法的代码实现，名为`actionIncreasePointSize`，它没有返回值。该方法的作用是增加字形的大小。具体实现步骤如下：

1. 将`vtk_widget`对象的`PointSize`属性加1。
2. 将`vtk_widget`对象的`PointSize`属性对10取模，以保证大小在0-9之间循环。
3. 调用`vtk_widget`对象的`actor`属性的`GetProperty`方法获取属性对象，然后调用`SetPointSize`方法设置字形的大小。
4. 调用`vtk_widget`对象的`render_window`属性的`Render`方法更新渲染窗口。

相关问题

# self.actor = vtk.vtkLODActor() self.actor = vtk.vtkActor() self.actor.SetMapper(mapper) # self.actor.SetNumberOfCloudPoints(1000) self.actor.GetProperty().SetPointSize(self.PointSize) # self.actor.PickableOff() outline = vtk.vtkOutlineFilter() outline.SetInputConnection(vertex.GetOutputPort()) mapper2 = vtk.vtkPolyDataMapper() mapper2.SetInputConnection(outline.GetOutputPort())

vtkLODActor和vtkActor都是VTK中的可视化对象，可以用于渲染vtk数据。vtkLODActor是vtkActor的一个特殊子类，可以根据距离调整渲染的细节，从而提高渲染速度。而vtkActor是最常用的可视化对象，它可以渲染任何类型的vtk数据。

vtkOutlineFilter是将vtk数据集转换为表示其边界的多边形数据集的过程。mapper2则是将vtkPolyData转换为可供渲染的图形元素的过程，与之前的mapper类似。在这段代码中，vtkOutlineFilter用于创建一个边框，以便在渲染时更好地显示数据的范围。mapper2则将vtkOutlineFilter的输出连接到vtkActor中，以便vtkActor可以渲染边框。

void QtWidgetsApplication2::pt_clicked(QString data1, QString data2) { pcl::console::TicToc time; // --------------------------------读取点云------------------------------------ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("opened_cloud.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Cloudn't read file!"); } //cout << "滤波前点的个数为:" << cloud->size() << endl; // --------------------------------直通滤波------------------------------------ float a = data1.toFloat(); float b = data2.toFloat(); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); std::string fv = "z"; // 滤波字段 filtered = pcl_filter_passthrough(cloud, a, b, fv); //cout << "直通滤波用时：" << time.toc() << " ms" << endl; pcl::io::savePCDFileASCII("opened_cloud.pcd", *filtered); ui.textBrowser->clear(); QString Pointsize = QString("%1").arg(cloud->points.size()); ui.textBrowser->insertPlainText(QStringLiteral("点云数量：") + Pointsize); QString Pointsize1 = QString("%1").arg(filtered->points.size()); ui.textBrowser->insertPlainText(QStringLiteral("\n滤波后点云数量：") + Pointsize1); auto renderer2 = vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New(); auto renderWindow2 = vtkSmartPointer<vtkGenericOpenGLRenderWindow>::New(); renderWindow2->AddRenderer(renderer2); viewer.reset(new pcl::visualization::PCLVisualizer(renderer2, renderWindow2, "viewer", false)); ui.openGLWidget->setRenderWindow(viewer->getRenderWindow()); viewer->setupInteractor(ui.openGLWidget->interactor(), ui.openGLWidget->renderWindow()); viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0); //设置背景 pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField<pcl::PointXYZ> fildColor(filtered, "z"); viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(filtered, fildColor, "sample cloud"); viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "sample cloud"); viewer->resetCamera(); update(); };这段代码存在内存泄漏的问题

在这段代码中，存在内存泄漏的问题，主要是在以下两个地方：

1. 在使用`pcl_filter_passthrough`函数时，返回的`filtered`点云指针被赋值给了`filtered`智能指针，但是在函数结束时，`filtered`智能指针没有被释放，导致内存泄漏。

2. 在使用`viewer`对象时，通过`reset`函数将其重新初始化，但是在此之前并没有释放其之前的内存，也就是说，之前分配的内存没有被正确释放，导致内存泄漏。

为了解决这个问题，可以在使用`pcl_filter_passthrough`函数时，将返回的点云指针直接赋值给`filtered`智能指针，这样在函数结束时，智能指针会自动释放其所指向的内存。同时，在使用`viewer`对象时，可以先调用`removeAllPointClouds`函数，将之前的点云对象从视图中移除，然后再调用`reset`函数重新初始化`viewer`对象，这样可以避免内存泄漏。修改后的代码如下：

void QtWidgetsApplication2::pt_clicked(QString data1, QString data2) {
    pcl::console::TicToc time;
    // --------------------------------读取点云------------------------------------
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("opened_cloud.pcd", *cloud) == -1)
    {
        PCL_ERROR("Cloudn't read file!");
    }
    //cout << "滤波前点的个数为:" << cloud->size() << endl;
    // --------------------------------直通滤波------------------------------------
    float a = data1.toFloat();
    float b = data2.toFloat();
    std::string fv = "z";  // 滤波字段
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered = pcl_filter_passthrough(cloud, a, b, fv);
    //cout << "直通滤波用时：" << time.toc() << " ms" << endl;
    pcl::io::savePCDFileASCII("opened_cloud.pcd", *filtered);
    ui.textBrowser->clear();
    QString Pointsize = QString("%1").arg(cloud->points.size());
    ui.textBrowser->insertPlainText(QStringLiteral("点云数量：") + Pointsize);
    QString Pointsize1 = QString("%1").arg(filtered->points.size());
    ui.textBrowser->insertPlainText(QStringLiteral("\n滤波后点云数量：") + Pointsize1);
    viewer->removeAllPointClouds(); //移除之前的点云对象
    viewer->resetCamera();
    pcl::visualization::PointCloudColorHandlerGenericField<pcl::PointXYZ> fildColor(filtered, "z");
    viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(filtered, fildColor, "sample cloud");
    viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "sample cloud");
    ui.openGLWidget->update();
};