C++实现点云双窗口可视化教程：PCL库入门示例

本文档介绍了一个C++程序，用于实现多PCD（Point Cloud Data）格式文件的点云在屏幕上进行双窗口或四窗口的可视化展示。这个项目着重于使用PCL（Point Cloud Library，点云库）进行操作，旨在为初学者提供一个简单易懂的学习案例，便于理解和应用点云处理技术。 首先，我们看到程序包含了必要的头文件，如`<iostream>`、`<pcl/io/pcd_io.h>`等，它们分别对应输入输出操作、点云数据类型定义、统计剔除滤波器和PCL可视化工具。`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr`是PCL中表示点云的数据结构，`new`关键字用于动态分配内存。 在`main()`函数中，代码首先创建了两个`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>`类型的指针`cloud_2`和`cloud_1`，然后尝试使用`pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>()`函数加载名为“test_pcd.pcd”的PCD文件。如果加载失败，程序会输出错误信息并返回-1。 接着，程序初始化了一个PCL可视化器`pcl::visualization::PCLVisualizer`，并设置了两个视窗viewer，分别通过`createViewPort()`函数指定各自的窗口位置和大小。每个视窗的颜色也被设置为不同的背景色，左边窗口为黑色，右边窗口为灰色。`pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>`用于定制点云颜色，这里将`cloud_1`设置为蓝色。 然后，`viewer.addPointCloud()`函数被用来将点云添加到可视化器中，通过传递对应的点云指针、颜色处理函数以及窗口ID（0或1）。这样，两个不同颜色的点云可以在同一屏幕上的不同视窗中同时显示，方便进行多点云的对比和可视化。 这个程序设计简洁实用，适合初学者快速上手学习PCL库的基本用法，特别是对于点云数据的读取、处理和可视化。通过实践这个例子，用户可以掌握如何处理和展示多个点云文件，并理解如何利用PCL提供的工具进行交互式视觉分析。