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PCL点云库入门——PCL库可视化之PCLVisualizer类显示复杂点云信息等（持续更新）

news 来源：原创 2025/6/19 2:35:23

1、PCLVisualizer类可视化

PCLVisualizer类作为PCL库可视化到的高级功能，不仅支持点云等数据的可视化，还提供了丰富的交互功能和自定义选项，如颜色调整、视角切换、标注添加等。用户可以通过PCLVisualizer类轻松实现复杂的数据分析和处理任务，如筛选特定点、可视化匹配对和法向量方向可视化等。PCLVisualizer类在文件中#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> 中可以找到，下面先对类中的主要函数进行注释说明，然后进行代码示例，以便大家快速上手。

1.1 、主要成员函数

函数名称	简要说明
void addCoordinateSystem (double scale = 1.0, const std::string& id = "reference", int viewport = 0);	添加坐标系，参数：参考ID和可视化窗口ID。
void setBackgroundColor (const double &r, const double &g, const double &b, int viewport = 0);	设置可视化背景颜色，参数：r,g,b颜色参数（0-1）、被设置的窗口ID。
bool addText (const std::string &text, int xpos, int ypos, double r, double g, double b,const std::string &id = "", int viewport = 0);	可视化文字信息，参数：文字位置、颜色、索引ID和所显示窗口ID。
template <typename PointT> bool addText3D (const std::string &text,const PointT &position,double textScale = 1.0,double r = 1.0, double g = 1.0, double b = 1.0,const std::string &id = "", int viewport = 0);	可视化3D文字，参数：文字位置、大小、颜色、索引ID和所显示窗口ID。
template <typename PointNT> bool addPointCloudNormals (const typename pcl::PointCloud<PointNT>::ConstPtr &cloud, int level = 100, float scale = 0.02f, const std::string &id = "cloud", int viewport = 0);	可视化点云和法向量，参数：有法向量的点云、可视化法向量长度、索引DI和所显示窗口ID。
template <typename PointNT> bool addPointCloudPrincipalCurvatures ( const typename pcl::PointCloud<PointNT>::ConstPtr &cloud, const typename pcl::PointCloud<pcl::PrincipalCurvatures>::ConstPtr &pcs, int level = 100, float scale = 1.0f, const std::string &id = "cloud", int viewport = 0);	可视化点云和主曲率，参数：有法向量的点云、可视化法向量长度、索引DI和所显示窗口ID。
template <typename PointT> bool addPointCloud (const typename pcl::PointCloud<PointT>::ConstPtr &cloud, const std::string &id = "cloud", int viewport = 0);	可视化点云，参数：点云、点云索引DI和所显示窗口ID。
template <typename PointT> bool addPointCloud (const typename pcl::PointCloud<PointT>::ConstPtr &cloud, const PointCloudGeometryHandler<PointT> &geometry_handler,const std::string &id = "cloud", int viewport = 0);	可视化点云带相关几何属性，参数：点云、渲染几何属性、点云索引DI和所显示窗口ID。
template <typename PointT> bool addPointCloud (const typename pcl::PointCloud<PointT>::ConstPtr &cloud, const GeometryHandlerConstPtr &geometry_handler,const ColorHandlerConstPtr &color_handler,const std::string &id = "cloud", int viewport = 0);	可视化点云带相关几何和颜色，参数：点云、渲染几何属性、、颜色属性、点云索引DI和所显示窗口ID。
bool addPolygonMesh (const pcl::PolygonMesh &polymesh,const std::string &id = "polygon", int viewport = 0);	可视化网格，参数：网格、网格索引DI和所显示窗口ID。
template <typename PointT> bool addCorrespondences (const typename pcl::PointCloud<PointT>::ConstPtr &source_points,const typename pcl::PointCloud<PointT>::ConstPtr &target_points,const std::vector<int> & correspondences, const std::string &id = "correspondences",int viewport = 0);	可视化匹配对，参数：源点云、目标点云、匹配对ID、匹配对索引DI和所显示窗口ID。
void createViewPort (double xmin, double ymin, double xmax, double ymax, int &viewport);	创建可视化窗口，参数：窗口起始位置（xmin,ymain）、窗口对角位置（xmax,yamx）和窗口ID。
template <typename PointT> bool addPolygon (const typename pcl::PointCloud<PointT>::ConstPtr &cloud, double r, double g, double b, const std::string &id = "polygon", int viewport = 0);	可视化多边形，参数：多边形的点云集、多边形的颜色、多边形ID和所显示窗口ID。
template <typename P1, typename P2> bool addLine (const P1 &pt1, const P2 &pt2, const std::string &id = "line", int viewport = 0);	可视化线段，参数：起始点、终点、线段索引DI和所显示窗口ID。
template <typename P1, typename P2> bool addArrow (const P1 &pt1, const P2 &pt2, double r, double g, double b, const std::string &id = "arrow", int viewport = 0);	可视化带有箭头线段，参数：起始点、终点、颜色、箭头索引DI和所显示窗口ID。
template <typename PointT> bool addSphere (const PointT &center, double radius, const std::string &id = "sphere", int viewport = 0);	可视化球体，参数：球心位置、球半径、球索引DI和所显示窗口ID。
bool addCylinder (const pcl::ModelCoefficients &coefficients,const std::string &id = "cylinder", int viewport = 0);	可视化圆柱体，参数：圆柱体参数、圆柱体索引DI和所显示窗口ID。
bool addPlane (const pcl::ModelCoefficients &coefficients, double x, double y, double z,const std::string &id = "plane", int viewport = 0);	可视化平面，参数：平面参数、平面到坐标原点的位置、平面索引DI和所显示窗口ID。
bool addCircle (const pcl::ModelCoefficients &coefficients,const std::string &id = "circle", int viewport = 0);	可视化圆圈，参数：圆圈参数、圆圈索引DI和所显示窗口ID。
bool addCone (const pcl::ModelCoefficients &coefficients, const std::string &id = "cone", int viewport = 0);	可视化椎体，参数：椎体参数、椎体索引DI和所显示窗口ID。
bool addCube (const pcl::ModelCoefficients &coefficients,const std::string &id = "cube",int viewport = 0);	可视化立方体，参数：立方体参数、立方体索引DI和所显示窗口ID。
void saveScreenshot (const std::string &file);	保存当前可视化窗口，参数：文件名
void setCameraParameters (const Camera &camera, int viewport = 0);	设置相机参数，参数：相机和所要设置的窗口ID。
Float getFPS () const;	获取当前可视化窗口的帧率
bool addTextureMesh (const pcl::TextureMesh &polymesh, const std::string &id = "texture", int viewport = 0);	可视化有纹理的网格，参数：网格纹理、纹理网格ID和所显示窗口ID。
inline bool contains(const std::string &id) const	检查给定ID的点云、模型或坐标是否已添加到此可视化窗口中。
bool updatePointCloudPose (const std::string &id, const Eigen::Affine3f& pose);	更新可视化点云的位置，参数：点云的ID和位置。
Bool updateShapePose (const std::string &id, const Eigen::Affine3f& pose);	更新可视化模型的位置，参数：模型的ID和位置。
void addOrientationMarkerWidgetAxes (vtkRenderWindowInteractor* interactor);	添加部件，该部件用于方向的交互式轴显示，参数：VTK交互器对象的指针。
void removeOrientationMarkerWidgetAxes ();	移除部件。
void setFullScreen (bool mode);	设置全屏可视化窗口。
void spin ();	调用VKT交换器并执行循环
Void spinOnce (int time = 1, bool force_redraw = false);	调用VKT交换器并执行一次，参数：执行一次时间（ms），刷新帧率是否需要重置。

从上面的表中可知，PCLVisualizer类提供了丰富的对象可视化。下面将对常用的一些可视化进行示例。

1.2 、单框可视化点云

1)、示例代码如下：

/*****************************************************************//**
* \file   PCLVismainV2.cpp
* \brief
*
* \author YZS
* \date   December 2024
*********************************************************************/
#include <iostream>              
#include <string>
#include <pcl/io/auto_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>  //PCLVisualizer类的头文件
using namespace std;
void IndependentWindow()
{//点云对象pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());// 读取点云数据std::string fileName = "E:/PCLlearnData/4/fragment.pcd";pcl::io::load(fileName, *cloud);// PCLVisualizer对象pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new  pcl::visualization::PCLVisualizer("PCL_VIS"));// 设置点云颜色属性为绿色pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>  single_color(cloud, 0, 255, 0);// 添加要可视化的点云，设置点云ID为"cloud"viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, single_color, "cloud");// 设置可视化窗口的背景颜色viewer->setBackgroundColor(0.4, 0.5, 0.5);// 设置PointCloud的渲染属性,点云的大小为1viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud");// 可视化循环主体while (!viewer->wasStopped()){viewer->spinOnce();}
}int main(int argc, char* argv[])
{IndependentWindow();std::cout << "Hello PCL!" << std::endl;std::system("pause");return 0;
}

2）、结果展示

1.3、双框可视化点云

1）、示例代码如下：

/*****************************************************************//**
* \file   PCLVismainV2.cpp
* \brief
*
* \author YZS
* \date   December 2024
*********************************************************************/
#include <iostream>              
#include <string>
#include <pcl/io/auto_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>  //PCLVisualizer类的头文件
using namespace std;void DoubleWindow()
{//两个点云对象pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);// 填入点云数据std::string fileName1 = "E:/PCLlearnData/5/fragment.pcd";std::string fileName2 = "E:/PCLlearnData/5/fragment2.pcd";pcl::io::load(fileName1, *cloud1);pcl::io::load(fileName2, *cloud2);// PCLVisualizer对象pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("DoubleVIS");//创建左右窗口的ID v1和v2int v1(0);int v2(1);//设置V1窗口尺寸和背景颜色viewer.createViewPort(0.0, 0.0, 0.5, 1, v1);viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0, v1);//设置V2窗口尺寸和背景颜色viewer.createViewPort(0.5, 0.0, 1, 1, v2);viewer.setBackgroundColor(0.1, 0.1, 0.1, v2);//设置cloud1的渲染颜色，点云的ID和指定可视化窗口v1pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>  cloud1_color(cloud1, 255,193,37);viewer.addPointCloud(cloud1, cloud1_color, "cloud1", v1);//设置cloud2的渲染颜色，点云的ID和指定可视化窗口v2pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>  cloud2_color(cloud2, 250, 128,114);viewer.addPointCloud(cloud2, cloud2_color, "cloud2", v2);// 可视化循环主体while (!viewer.wasStopped()){viewer.spinOnce();}
}int main(int argc, char* argv[])
{DoubleWindow();std::cout << "Hello PCL!" << std::endl;std::system("pause");return 0;
}

2）、结果展示

1.4、连续多帧数据显示

1）、代码示例如下：

/*****************************************************************//**
* \file   PCLVismainV2.cpp
* \brief
*
* \author YZS
* \date   December 2024
*********************************************************************/
#include <iostream>              
#include <string>
#include <pcl/io/auto_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>  //PCLVisualizer类的头文件void VISContinuousMultiframe()
{// PCLVisualizer对象pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewer(new  pcl::visualization::PCLVisualizer("PCLMultiframe"));// 循环可视主体size_t  num_frames = 10;for (size_t frame = 0; frame < num_frames; frame++){// 点云对象pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);std::string filePath = "E:/PCLlearnData/5/multiFrame/";std::string fileName = filePath + "scene_PointCloud_00_000" +  std::to_string(frame) + ".pcd";// 加载点云数据pcl::io::load(fileName, *cloud);//添加渲染的点云、颜色和点云的IDpcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>  cloud_color(cloud, 255, 193, 37);viewer->addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud, cloud_color, "cloud_" +  std::to_string(frame));// 设置渲染点云属性，点云大小viewer->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 1, "cloud_" + std::to_string(frame));// 设置可视化背景颜色viewer->setBackgroundColor(0.1, 0.1, 0.1);// 每帧渲染时间间隔viewer->spinOnce(500);//500ms// 清除点云数据，根据点云的IDviewer->removePointCloud("cloud_" + std::to_string(frame));}// 可视化循环主体while (!viewer->wasStopped()){viewer->spinOnce();}
}
int main(int argc, char* argv[])
{VISContinuousMultiframe();std::cout << "Hello PCL!" << std::endl;std::system("pause");return 0;
}

2）、结果展示

1.5、单击选点可视化

1）、代码示例如下，代码中的定义可参考第4节内容。

struct callback_args {pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr clicked_points_3d;pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr viewerPtr;
};
void pp_callback(const pcl::visualization::PointPickingEvent& event, void* args)
{struct callback_args* data = (struct callback_args*)args;if (event.getPointIndex() == -1)return;//获取事件点的IDint index = event.getPointIndex();std::cout << "index: " << index << std::endl;//获取点的三维坐标pcl::PointXYZ current_point;event.getPoint(current_point.x, current_point.y, current_point.z);data->clicked_points_3d->points.push_back(current_point);//设置可视点的颜色信息pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ>  red(data->clicked_points_3d, 255, 0, 0);data->viewerPtr->removePointCloud("clicked_points");//添加可视点data->viewerPtr->addPointCloud(data->clicked_points_3d, red, "clicked_points");//设置可视点的大小data->viewerPtr->setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 10, "clicked_points");//输出点的信息std::cout << current_point.x << " " << current_point.y << " " <<  current_point.z << std::endl;
}
void PCLVisPickPoints()
{pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);std::string fileName = "E:/PCLlearnData/5/fragment.pcd";pcl::io::loadPCDFile(fileName, *cloud);pcl::console::print_highlight("load cloud !\n");pcl::visualization::PCLVisualizer viewer;pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> green(cloud, 0,  255, 0);viewer.addPointCloud(cloud, green, "cloud");// Add point picking callback to viewer:struct callback_args cb_args;pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr clicked_points_3d(new  pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);cb_args.clicked_points_3d = clicked_points_3d;cb_args.viewerPtr = pcl::visualization::PCLVisualizer::Ptr(&viewer);viewer.registerPointPickingCallback(pp_callback, (void*)&cb_args);pcl::console::print_highlight("Shift+click on three floor points, then press  'Q'...\n");// Spin until 'Q' is pressed:viewer.spin();
}
int main(int argc, char* argv[])
{PCLVisPickPoints();std::cout << "Hello PCL!" << std::endl;std::system("pause");return 0;
}

2）、结果展示

至此完成第五节PCL库可视化之PCLVisualizer类复杂点云信息显示学习，本节可视化涉及的内容较多，后序还会持续更新相关信息可视化。下一节我们将进入《PCL库中Eigen数据工具库的基本使用》的学习。

示例中的数据下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1it7tFU9hiRppmAZCCiNJdQ 提取码: ka59 ，文件夹中的数据集会不断更新。

1、PCLVisualizer类可视化

1.1 、主要成员函数

1.2 、单框可视化点云

1.3、双框可视化点云

1.4、连续多帧数据显示

1.5、单击选点可视化

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