pcl网格模型有三种可选的显示模式，分别是面片模式（surface）显示，线框图模式（wireframe）显示，点模式（point）显示。默认为面片模式进行显示。设置函数分别为：
void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToSurfaceForAllActors ( )
void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToWireframeForAllActors ( )
void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToPointsForAllActors ( )
在程序中的具体实现可参考下面的例子：
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/vtk_io.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/surface/gp3.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <boost/thread/thread.hpp>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main(int argc, char** argv)
{
/*点云载入模块*/
// 点云模型读入,此处读入为PCD格式点云文件.数据类型为PointXYZ.
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(argv[1], *cloud) == -1)
{
PCL_ERROR("Couldn't read file mypointcloud.pcd
"); //若读取失败将提示
return -1;
}
std::cerr << "点云读入 完成" << std::endl;
/*法向估计模块*/
// Normal estimation（法向量估计）
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> n;//创建法向估计对象
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);//创建法向数据指针
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);//创建kdtree用于法向计算时近邻搜索
tree->setInputCloud(cloud);//为kdtree输入点云
n.setInputCloud(cloud);//为法向估计对象输入点云
n.setSearchMethod(tree);//设置法向估计时采用的搜索方式为kdtree
n.setKSearch(20);//设置法向估计时,k近邻搜索的点数
n.compute(*normals); //进行法向估计
std::cerr << "法线计算 完成" << std::endl;
/*点云数据与法向数据拼接*/
// 创建同时包含点和法向的数据结构的指针
pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::Ptr cloud_with_normals(new pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>);
//将已获得的点数据和法向数据拼接
pcl::concatenateFields(*cloud, *normals, *cloud_with_normals);
// 创建另一个kdtree用于重建
pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointNormal>);
//为kdtree输入点云数据,该点云数据类型为点和法向
tree2->setInputCloud(cloud_with_normals);
/*曲面重建模块*/
// 创建贪婪三角形投影重建对象
pcl::GreedyProjectionTriangulation<pcl::PointNormal> gp3;
//创建多边形网格对象,用来存储重建结果
pcl::PolygonMesh triangles;
//设置参数
gp3.setSearchRadius(25); // 设置连接点之间的最大距离（最大边长）用于确定k近邻的球半径（默认为0）
gp3.setMu(2.5); // 设置最近邻距离的乘子，已得到每个点的最终搜索半径（默认为0）
gp3.setMaximumNearestNeighbors(100); //设置搜索的最近邻点的最大数量
gp3.setMaximumSurfaceAngle(M_PI / 2); // 45 degrees 最大平面角
gp3.setMinimumAngle(M_PI / 18); // 10 degrees 每个三角的最大角度
gp3.setMaximumAngle(2 * M_PI / 3); // 120 degrees
gp3.setNormalConsistency(false); //若法向量一致，设为true
// 设置点云数据和搜索方式
gp3.setInputCloud(cloud_with_normals);
gp3.setSearchMethod(tree2);
//开始重建
gp3.reconstruct(triangles);
std::cerr << "重建 完成" << std::endl;
//将重建结果保存到硬盘文件中,重建结果以VTK格式存储
pcl::io::saveVTKFile("mymesh.vtk", triangles);
// Additional vertex information
std::vector<int> parts = gp3.getPartIDs();
std::vector<int> states = gp3.getPointStates();
fstream fs;
fs.open("partsID.txt", ios::out);
if (!fs)
{
return -2;
}
fs << "点云数量为：" << parts.size() << "
";
for (int i = 0; i < parts.size(); i++)
{
if (parts[i] != 0)
{
fs << parts[i] << "
"; //这的fs对吗？
}
}
//图形显示模块
//创建显示对象指针
std::cerr << "开始显示 ........" << std::endl;
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer"));
viewer->setBackgroundColor(0, 0, 0.6); //设置窗口颜色
viewer->addPolygonMesh(triangles, "my"); //设置所要显示的网格对象
//设置网格模型显示模式
//viewer->setRepresentationToSurfaceForAllActors(); //网格模型以面片形式显示
//viewer->setRepresentationToPointsForAllActors(); //网格模型以点形式显示
viewer->setRepresentationToWireframeForAllActors(); //网格模型以线框图模式显示
viewer->addCoordinateSystem(0.1); //设置坐标系,参数为坐标显示尺寸
viewer->initCameraParameters();
while (!viewer->wasStopped())
{
viewer->spinOnce(100);
boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000));
}
// Finish
return 0;
}
