同时显示上下两层凸包特征的可视化程序
数据类型 std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> hulls_k_upper std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> hulls_k_lower std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> hulls_underk_upper std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> hulls_underk_lower
// 创建一个 PCLVisualizer 对象
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Convex Hull Visualization");int hull_id = 0;
// 为 hulls_k_upper 中的每个凸包添加多边形
for (const auto& hull : hulls_k_upper) {std::string poly_id = "hull_k_upper" + std::to_string(hull_id);viewer.addPolygon<pcl::PointXYZ>(hull, 255, 0, 0, poly_id); // 红色viewer.setShapeRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_LINE_WIDTH, 2, poly_id);hull_id++;
}// 为 hulls_k_lower 中的每个凸包添加多边形
for (const auto& hull : hulls_k_lower) {std::string poly_id = "hull_k_lower" + std::to_string(hull_id);viewer.addPolygon<pcl::PointXYZ>(hull, 0, 255, 0, poly_id); // 绿色viewer.setShapeRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_LINE_WIDTH, 2, poly_id);hull_id++;
}// 为 hulls_underk_upper 中的每个凸包添加多边形
for (const auto& hull : hulls_underk_upper) {std::string poly_id = "hull_underk_upper" + std::to_string(hull_id);viewer.addPolygon<pcl::PointXYZ>(hull, 0, 0, 255, poly_id); // 蓝色viewer.setShapeRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_LINE_WIDTH, 2, poly_id);hull_id++;
}// 为 hulls_underk_lower 中的每个凸包添加多边形
for (const auto& hull : hulls_underk_lower) {std::string poly_id = "hull_underk_lower" + std::to_string(hull_id);viewer.addPolygon<pcl::PointXYZ>(hull, 255, 255, 0, poly_id); // 黄色viewer.setShapeRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_LINE_WIDTH, 2, poly_id);hull_id++;
}// 设置视窗的背景颜色
viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0);// 循环直到视窗关闭
while (!viewer.wasStopped()) {viewer.spinOnce();
}

相关文章:
同时显示上下两层凸包特征的可视化程序
数据类型 std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> hulls_k_upper std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> hulls_k_lower std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr> hulls_underk_upper std::vector<…...
Django框架之模型层(二)
【十二】Django中如何开启事务 事务是MySQL数据库中得一个重要概念 事务的目的:为了保证多个SQL语句执行成功,执行失败,前后保持一致,保证数据安全 【1】ACID是数据库事务的四个关键特性 它代表了原子性(Atomicity)、…...
C++之list
C之list list的构造 #include <iostream> #include<list> using namespace std;//打印函数 void printfList(const list<int>&L) {for(list<int>::const_iterator it L.begin();it ! L.end();it){cout<<*it<<" ";}cout<…...
C语言日记——调试篇
一、调试调试的基本步骤 发现程序错误的存在 以隔离、消除等方式对错误进行定位 确定错误产生的原因 提出纠正错误的解决办法 对程序错误予以改正,重新测试 二、Debug和Release Debug通常称为调试版本,它包含调试信息,并且不作任何优化…...
【python】Django——templates模板、静态文件、django模板语法、请求和响应
笔记为自我总结整理的学习笔记,若有错误欢迎指出哟~ 【Django专栏】 Django——django简介、django安装、创建项目、快速上手 Django——templates模板、静态文件、django模板语法、请求和响应 Django——连接mysql数据库 Django——templates模板、静态文件、djang…...
Android设计模式--观察者模式
时间是一只藏在黑暗中温柔的手,在你一出神一恍惚之间,物走星移 一,定义 观察者模式是定义对象间一种一对多的依赖关系,使得每当一个对象改变状态,则所有依赖于它的对象都会得到通知并被自动更新 字面意思很好理解&am…...
【Linux】Ubuntu16.04下安装python高版本--源码安装
Ubuntu16.04下完美安装python高版本及对应版本的pip 方法一:直接用命令安装python3.6(但我没安装成功) 好像是因为Ubuntu16.04的软件仓库(源)中python的最高版本就是python3.5,所以无法直接用apt来安装 #方法一 sudo…...
变长子网划分问题的二叉树解法
计网的变长子网划分、计组的变长操作码划分、数据结构的哈夫曼编码,都是前缀编码的本质(变长操作码的二叉树解法我还在琢磨中) 【二叉树解法】每条从叶结点到根节点的路径上有且只有一个被分配的结点: 【例】现将一个IP网络划分成…...
编译安装redis及配置多实例
yum安装是这种十分简单的方法我们就不在提及了,今天我们来做一下redis的编译安装 Redis源码包官方下载链接:http://download.redis.io/releases/ 一、编译安装: 安装依赖包 dnf -y install make gcc jemalloc-devel systemd-devel如果是…...
网络(一)总纲
一 总纲 ① 背景 1、该资料不管是在华为内部还是外部都是很出名的2、该教程仅仅作为个人笔记,形成自己的网络知识体系,自己会按照教程手把手做实验,copy图谱备注: 自己没有处理过物理网和虚拟网,所以会以一个小白的角度去理解,可能存在偏差3、立足点:…...
WPF中的App类介绍
在WPF (Windows Presentation Foundation) 应用程序中,App 类扮演着很重要的角色。这个类通常在每个WPF应用程序中都会有,并且生成在App.xaml文件和其代码后台App.xaml.cs中。App类通常继承自System.Windows.Application类,并且有以下的主要职…...
.nc格式文件的显示及特殊裁剪方式
最近我们遇到一个nc格式的文件,需要将它做成报告插图,bing搜索一番以后,了解到nc的全名为NetCDF(network Common Data Form),是一种网络通用数据格式,广泛用于大气科学、水文、海洋学、环境模拟、地球物理等诸多领域。…...
为什么需要线程池?C++如何实现一个线程池?
为什么需要线程池?C如何实现一个线程池? 为什么需要线程池?C如何实现一个线程池?...
多视图聚类的论文阅读
当聚类的方式使用的是某一类预定义好的相似性度量时, 会出现如下情况: 数据聚类方面取得了成功,但它们通常依赖于预定义的相似性度量,而这些度量受原始方法的影响:当输入维数相对较高时,往往是无效的。 1. Deep Mult…...
shell脚本适用场景
1.适用场景 Shell脚本是一种用于自动化和批量处理任务的脚本语言。它通常在Unix/Linux系统中使用,并且被广泛应用于各种场景,包括但不限于以下几个方面: 自动化任务:Shell脚本可以用于编写自动化脚本,完成一系列重复性…...
Bash openldap同步AD组织数据
将AD的ou同步到openldap(可支持全量同步和增量同步) 整体思路如下: 从ad导出所有的数据,然后进行参数替换以及处理,处理后的文件称为A;从openldap导出所有的数据,然后进行参数替换以及处理&am…...
C#WPF文本转语音实例
本文介绍C#WPF文本转语音实例 实现方法:使用类库(SpeechSynthesizer )实现的。 一、首先是安装程序包。 二、创建项目 需要添加引用using System.Speech.Synthesis; UI界面 <Windowx:Class="TextToSpeechDemo.MainWindow"xmlns="http://schemas.micr…...
08-流媒体-RTMP拉流
整体方案: 采集端:摄像头采集(YUV)->编码(YUV转H264)->写封装(H264转FLV)->RTMP推流 客户端:RTMP拉流->解封装(FLV转H264)…...
一键免费去除视频水印和字幕的AI工具
最近有学员经常让我分享好用的智能抹除视频水印字幕AI工具,今天就给大家分享一个我经常用到的这款工具——腾讯智影,这个平台提供的智能抹除功能,借助这个工具我们可以将视频中不需要的字幕或者水印删除掉。 不过这款工具每天有三次免费次数…...
实验六:Android的网络编程基础
实验六:Android 的网络编程基础 6.1 实验目的 本次实验的目的是让大家熟悉 Android 开发中的如何获取天气预报,包括了 解和熟悉 WebView、WebService 使用、网络编程事件处理等内容。 6.2 实验要求 熟悉和掌握 WebView 使用 了解 Android 的网络编程…...
Oracle查询表空间大小
1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...
Cesium1.95中高性能加载1500个点
一、基本方式: 图标使用.png比.svg性能要好 <template><div id"cesiumContainer"></div><div class"toolbar"><button id"resetButton">重新生成点</button><span id"countDisplay&qu…...
ssc377d修改flash分区大小
1、flash的分区默认分配16M、 / # df -h Filesystem Size Used Available Use% Mounted on /dev/root 1.9M 1.9M 0 100% / /dev/mtdblock4 3.0M...
基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容
基于 UniApp + WebSocket实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...
FastAPI 教程:从入门到实践
FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API,支持 Python 3.6。它基于标准 Python 类型提示,易于学习且功能强大。以下是一个完整的 FastAPI 入门教程,涵盖从环境搭建到创建并运行一个简单的…...
pam_env.so模块配置解析
在PAM(Pluggable Authentication Modules)配置中, /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下: 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解 字段值说明模块类型auth认证类模块,负责验证用户身份&am…...
五年级数学知识边界总结思考-下册
目录 一、背景二、过程1.观察物体小学五年级下册“观察物体”知识点详解:由来、作用与意义**一、知识点核心内容****二、知识点的由来:从生活实践到数学抽象****三、知识的作用:解决实际问题的工具****四、学习的意义:培养核心素养…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:
根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...
如何理解 IP 数据报中的 TTL?
目录 前言理解 前言 面试灵魂一问:说说对 IP 数据报中 TTL 的理解?我们都知道,IP 数据报由首部和数据两部分组成,首部又分为两部分:固定部分和可变部分,共占 20 字节,而即将讨论的 TTL 就位于首…...
