基於pcl qt的大規模點雲動態顯示的一些小心得

點雲視覺化，尤其大規模視覺化真是個折磨人的事。自然也是酸甜苦辣各種交加。今日就最近踩坑做乙個記錄，給後來人一些參考。

點雲動態顯示需要解決的問題是，將點雲採集裝置高速採集的點雲實時顯示在介面中。需要實現的效果如圖所示，這片測試點雲還比較小，有256000個點：

圖1之前我在最初調試點雲動態顯示時寫過一篇文章，《兩種方式實現pcl+qt下動態增加點雲》。其中談到了兩種方法。其中方法2採用點雲指標是比較輕鬆簡便的，對於點雲數目不多時比較推薦。然而對於大規模點雲，每次都要把所有顯示的點雲重新重新整理一遍，這樣十分消耗資源。因此在大規模點雲顯示時更加推薦第一種方法。當然，第一種方法也是坑很多的，以下來談談其中的坑。

這兒我們做了乙個預定義：

typedef pcl::pointxyzrgb pointt;

typedef pcl::pointcloud pointcloudt;

std::queue <:ptr>

* cloud_queue =
null
;cloud_queue =
new std::queue <:ptr>
;//最後別忘了 delete cloud_queue

for

(size_t jj =
0; jj < cloud0-
>points.
size()
;++jj)
}

connect

(this
,&qtselfpcl::sendqueue,
&ccll,
&cloud_collection::loadpointcloud)
;connect
(qutimer,
&qtimer::timeout,
this
,&qtselfpcl::timerqueue)
;connect
(ui.ccltest,
&qpushbutton::pressed,[=]);

void qtselfpcl::

timerqueue()
}

之所以要裝入vector中，是為了保證每次能夠新增重新整理不同的點雲。實際上pointcloudt::ptr是乙個點雲指標型別，cloudnp_queue裝入的點雲實際上隨著每次的push操作已經把已經裝入的點雲改變了。cloudnp_queue中的每乙個點雲元素都是相同的，vector中所有的點雲實際也是相同的。如果我們每次把vector中所有的點雲都重新整理一遍，會變成如圖2下的效果：

圖2把vector中全部的元素再重新整理一遍的**如下：

void qtselfpcl::

timerqueue()
viewer-
>
resetcamera()
;//自動調整視角
ui.qvtkwidget-
>
update();}}

那麼問題又來了，如果點雲的產生非常快，是高速產生點雲呢？比如我們用下面所示**模擬點雲的產生：

for

(size_t jj =
0; jj < cloud0-
>points.
size()
;++jj)
}

pointcloudt::ptr 實際上是pointcloudt的指標型別。在queue或vector中存放指標型別實際上十分容易出錯。但pcl visualizer類畫圖必須用指標型別畫圖，此處又有些麻煩。這種方法**如下：

定義pointcloudt佇列：

std::queue 

* cloudnp_queue =
null
cloudnp_queue =
new std::queue 
;

for

(size_t jj =
0; jj < cloud0-
>points.
size()
;++jj)
}

void qtselfpcl::

timerqueue()
viewer-
>
resetcamera()
;//自動調整視角
ui.qvtkwidget-
>
update();}}

（1）採用本文所談到的方法，每次只在檢視中重新整理新得到的點雲，當然顏色深度資訊每次也只重新整理了當下得到的點雲。可以在點雲採集完成後再一起重新整理。

（2）處理pointcloudt::ptr型別的點雲以及其對應的vector，queue要慎重，警惕重新整理指標所指的內容而改變vector或queue中其它的元素。

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