Question

我正在使用PCL生成旋转图像，并希望有一种方法可以将每个点的结果旋转图像可视化为实际图像（例如，二维数组）。目前，我只能生成一个（据我所知）长度为153的一维直方图。我生成自旋图像的代码（取自here）是：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/features/spin_image.h>

typedef pcl::Histogram<153> SpinImage;

int main()
{

  // Load in point cloud
  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
  if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("/home/david/data/spin_images/cpp/random_pc.pcd", *cloud) == -1)
  {
    PCL_ERROR("Could not read file");
    return -1;
  }

  // Compute normals for point cloud
  pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> normal_estimation;
  normal_estimation.setInputCloud (cloud);
  pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr kdtree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
  normal_estimation.setSearchMethod (kdtree);
  pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud< pcl::Normal>);
  normal_estimation.setRadiusSearch (0.3);
  normal_estimation.compute (*normals);

  // Compute Spin Images

  pcl::PointCloud<SpinImage>::Ptr spin_images(new pcl::PointCloud<SpinImage>());
  pcl::SpinImageEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, SpinImage> si(8, 0.5, 1);
  si.setInputCloud(cloud);
  si.setInputNormals(normals);
  si.setRadiusSearch(0.2);
  si.compute(*spin_images);

  std::cout << "SI output points size: " << spin_images->points.size() << std::endl;
  std::cout << spin_images->points[0] << std::endl;

  pcl::Histogram<153> first_descriptor = spin_images->points[0];
  std::cout << first_descriptor << std::endl;

  return 0;
}

我很困惑这到底是什么。根据我的理解（如here所述），该行中的变量si：

pcl::SpinImageEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, SpinImage> si(8, 0.5, 1);

具有三个参数； image_width，support_angle_cos和min_pts_neighbourhood。其中image_width设置图像分辨率，分辨率定义为沿一维的仓数。对我来说，这表明结果应该是2D 8x8直方图或具有64个值的1D直方图。

所以我有两个问题：

1）如何通过PCL中的自旋图像估计来计算153个值

2）如何创建尺寸为m x n的二维图像。

几年前发布了类似的question，但我无法从该线程中提取任何有用的信息。

操作系统：Ubuntu 16.04

PCL：v1.7

在PCL中可视化旋转图像

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