Question

我有一个空间点的点云向量（仅XYZ），我试图在同一窗口中显示不同的颜色。我在PCLvisualizer中使用自定义颜色处理程序。

不幸的是，显示的查看器中的颜色并没有不同，但是所有点都以相同的颜色显示（第二种）。似乎每次添加新的点云时，查看器中所有先前点的颜色都会更改。

这是我的代码：

pcl::visualization::PCLVisualizer viewer; 
viewer.setBackgroundColor (0, 0, 0); 

std::stringstream cloud_name; 
int counter(0); 
pcl::RGB rgb_color; 

for (auto curr_cloud : clouds_vector) 
{ 
    rgb_color = pcl::GlasbeyLUT::at(counter); 
    ++counter; 
    cloud_name.str(""); 
    cloud_name << "Cloud " << counter; 

    if (counter < 5) 
    { 
        pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> first_color(curr_cloud, rgb_color.r, rgb_color.g, rgb_color.b); 
        viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ> (curr_cloud, first_color, cloud_name.str()); 
    } 
    else 
    { 
        pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> second_color(curr_cloud, rgb_color.r, rgb_color.g, rgb_color.b); 
        viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ> (curr_cloud, second_color, cloud_name.str()); 
    } 

    viewer.setPointCloudRenderingProperties (pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 8, cloud_name.str()); 
}

有什么想法可能会发生什么以及要更改什么？

非常感谢大家！

编辑：我做了一些尝试，问题似乎不是我观察点云本身的方式（上述方法正在随机处理新创建的云）值。

在我的用例中，我将借助它们的索引从单个点云中提取多个点云。如果我这样做的话，它们在可视化时仍保持相同的颜色。我仍然不知道为什么会这样，并且很高兴提出任何建议。这是提取的完整代码（为一个简单的示例（从其中进行提取的随机创建的母点云）的好处）：

PointCloudT::Ptr cloud (new PointCloudT);
    // 100 points in point cloud, random coordinates
    cloud->resize(100);
    for (PointCloudT::iterator cloud_it (cloud->begin()); cloud_it != cloud->end(); ++cloud_it) {
        cloud_it->x = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud_it->y = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
        cloud_it->z = 1024 * rand () / (RAND_MAX + 1.0f);
    }

    // Create index vectors containing 20 indices each
    std::vector <pcl::PointIndices> point_indices_vector;
    int offset(20);
    pcl::PointIndices indices;
    for (int i=0;i<5;++i) {
        for (int j=0;j<20;++j) {
            indices.indices.push_back(j + i * offset);
        }
        point_indices_vector.push_back(indices);
        indices.indices.clear(); // <----- THIS WAS MISSING
    }

    // Create extraction object to copy points from 100 strong cloud to 20-point clouds
    pcl::ExtractIndices<PointT> extract;
    extract.setInputCloud (cloud);
    extract.setNegative (false);

    // Extract points and copy them to clouds vector
    std::vector<PointCloudT::Ptr, Eigen::aligned_allocator<PointCloudT::Ptr> > clouds_vector;
    PointCloudT::Ptr curr_segment_cloud;

    for (auto curr_index_vector : point_indices_vector) {
        curr_segment_cloud.reset (new PointCloudT);
        // Copy points of current line segment from source cloud into current segment cloud
        extract.setIndices(boost::make_shared<const pcl::PointIndices> (curr_index_vector));
        extract.filter (*curr_segment_cloud);

        // Push back point cloud into return vector
        clouds_vector.push_back(curr_segment_cloud);
    }

    // Create viewer
    pcl::visualization::PCLVisualizer viewer;
    viewer.setBackgroundColor (0, 0, 0);

    // Visualize point clouds from clouds vector
    std::stringstream cloud_name;
    int counter(0);
    pcl::RGB rgb;
    for (auto curr_cloud : clouds_vector) {
        ++counter;
        cloud_name.str("");
        cloud_name << "Cloud " << counter;

        // Generate unique colour
        rgb = pcl::GlasbeyLUT::at(counter);

        // Create colour handle
        pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> colour_handle(curr_cloud, rgb.r, rgb.g, rgb.b);

        // Add points to viewer and set parameters
        viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ> (curr_cloud, colour_handle, cloud_name.str());
        viewer.setPointCloudRenderingProperties (pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 8, cloud_name.str());
    }

    // Keep viewer running
    while (!viewer.wasStopped()) {
        viewer.spinOnce(100);
        boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::microseconds (100000));
    }

Answer 1

问题解决了！

因此，如果有人想使用该代码...上面的两个代码段现在都可以使用。（我发现了错误，并在上面的代码片段中对其进行了纠正。）

我很尴尬地说我只是忘记在提取点之前清除提取索引向量。因此，最后一个云再次是完整云，并且正在绘制所有之前添加的点，从而使它们不可见。这样，所有的点看起来都是相同的颜色。 o.O

PCL：PCLvisualizer在同一视口中具有不同颜色的多点云（XYZ）

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