在 PCL 可视化工具中的点旁边添加文本
Add text next to a Point in PCL visualizer
我有一个应用程序，我成功地实时绘制了 LiDAR 的 2D 激光距离数据，并且 运行 PCL 的欧几里得聚类算法以不同的颜色绘制这些聚类点。然而，我想在每个检测到的集群旁边添加一个文本，并告诉它与传感器的距离。我确实有每个检测到的簇的质心点的坐标但是当我尝试使用 addText:
bool pcl::visualization::PCLVisualizer::addText (const std::string & text, int xpos, int ypos,double r,double g,double b,const std::string & id = "")
text：要在 window
中打印的文本
xpos: x 中的位置
ypos: y 中的位置
r: 红色
克：绿色
b: 蓝色
id: 文本 ID 标签
函数 addText() 似乎将文本放入 PIXEL x 和 y 值，而不是实际值（米）。但是，PCL 的其他方法，例如 "addPoint()"、addCircle() 等确实是根据真实世界的测量值放置数据。
有没有人有在 PCL 可视化工具中将空间坐标转换为像素的经验，或者是否以其他方式成功绘制过文本？
下面是我的应用程序的屏幕截图。簇以红色绘制，质心周围有一个白色圆圈。在左下角，我正在打印每个集群的距离。可以看出，它们只是堆叠在一起，而不是添加到自己的白色圆圈之上。
感谢任何帮助
问候
Screenshot
好的，我让它与一个名为的函数一起工作：pcl::visualization::PCLVisualizer::addText3D.
不支持 erasing/updating 虽然在一段时间内添加的所有文本字段，因此总是需要知道每个文本的 ID 标签并遍历它们以 erase/update 他们。
您可以使用函数删除文本：pcl::visualization::PCLVisualizer::removeText3D
但是请记住，文本 ID 标签与其他 ID 名称标签（例如您给圆圈、云或圆柱等命名的名称）共享相同的内存 space。这意味着，如果您尝试添加名称为 "abc" 的文本，如果您的 window 中有一个名为 "abc".
的圆圈，则它们的命令将失败
下面是它现在的样子的直观示例。Obstacle distance plotting
我有一个应用程序，我成功地实时绘制了 LiDAR 的 2D 激光距离数据，并且 运行 PCL 的欧几里得聚类算法以不同的颜色绘制这些聚类点。然而，我想在每个检测到的集群旁边添加一个文本，并告诉它与传感器的距离。我确实有每个检测到的簇的质心点的坐标但是当我尝试使用 addText:
bool pcl::visualization::PCLVisualizer::addText (const std::string & text, int xpos, int ypos,double r,double g,double b,const std::string & id = "")
text：要在 window
中打印的文本xpos: x 中的位置
ypos: y 中的位置
r: 红色
克：绿色
b: 蓝色
id: 文本 ID 标签
函数 addText() 似乎将文本放入 PIXEL x 和 y 值，而不是实际值（米）。但是，PCL 的其他方法，例如 "addPoint()"、addCircle() 等确实是根据真实世界的测量值放置数据。
有没有人有在 PCL 可视化工具中将空间坐标转换为像素的经验，或者是否以其他方式成功绘制过文本？
下面是我的应用程序的屏幕截图。簇以红色绘制，质心周围有一个白色圆圈。在左下角，我正在打印每个集群的距离。可以看出，它们只是堆叠在一起，而不是添加到自己的白色圆圈之上。
感谢任何帮助
问候 Screenshot
好的，我让它与一个名为的函数一起工作：pcl::visualization::PCLVisualizer::addText3D.
不支持 erasing/updating 虽然在一段时间内添加的所有文本字段，因此总是需要知道每个文本的 ID 标签并遍历它们以 erase/update 他们。
您可以使用函数删除文本：pcl::visualization::PCLVisualizer::removeText3D
但是请记住，文本 ID 标签与其他 ID 名称标签（例如您给圆圈、云或圆柱等命名的名称）共享相同的内存 space。这意味着，如果您尝试添加名称为 "abc" 的文本，如果您的 window 中有一个名为 "abc".
的圆圈，则它们的命令将失败下面是它现在的样子的直观示例。Obstacle distance plotting