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第一次使用Open3D 0.18.0，发现pcd点云显示有问题

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import open3d as o3d

path = "xxxxxxxxxxxxx.pcd"
pcd = o3d.io.read_point_cloud(path)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])
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Jupyter environment detected. Enabling Open3D WebVisualizer.  
[Open3D INFO] WebRTC GUI backend enabled.   
[Open3D INFO] WebRTCWindowSystem: HTTP handshake server disabled.

弹出来的窗口一片空白，也没有任何报错
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流编辑器 Sed

sed 是一种流编辑器，它是文本处理中非常重要的工具，能够完美的配合正则表达式使用，功能不同凡响。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用 sed 命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有 改变，除非你使用重定向存储输出。Sed 主要用来自动编辑一个或多个文件；简化对文件的反复操作；编写转换程序等。

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PCL 中有两种表示点云的数据结构，分别为 PointCloud<PointT> 和 PCLPointCloud2。官方注释中常称为 a pcl::PointCloud<T> object 以及 a PCLPointCloud2 binary data blob。

两者的最大区别是储存数据的方式：

  • PointCloud<PointT> 为模板类，其中指定了每个点的数据类型 PointT， 独立储存每个点的数据。这种存储方式使得数据非常清晰，可以很方便地对某一个点或是某个点的某一字段进行访问，但无法选择存储或删除某一字段。

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    template <typename PointT>
    class PointCloud {
    public:
    	std::vector<PointT, Eigen::aligned_allocator<PointT>> points;
        ...
    };

  • PCLPointCloud2 则没有指定点的数据类型，而是在 fields 里记录每个点中有哪些字段（比如 rgba , x , normal_x 等），并以 std::uint8_t 将它们按顺序连续存储。这种存储方式理论上更通用，能够存储各种类型的点云数据，而不仅是 PCL中定义好的常见格式；可以灵活地对数据进行直接处理，选择存储或删除某一字段；当然也使得数据变得不太直观。

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    struct PCLPointCloud2{
        std::vector<::pcl::PCLPointField>  fields;
        uindex_t point_step = 0;
        std::vector<std::uint8_t> data;
        ...
    };
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在调用 StatisticalOutlierRemoval 时遇到 double free or corruption

我在 PCL 源代码中加入了一些log，具体如下：

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2: [INFO]1712543988.313661216: filter - CropBox
2: --- FilterIndices h - filter indices - start ---
2: --- PCLBase - initCompute - indices size:1228800 ---
2: --- FilterIndices h - call applyFilter(indices)
2: ----- CropBox hpp - applyFilter indices - start -------
2: ----- CropBox hpp - applyFilter indices - finish -------
2: --- FilterIndices h - call deinitCompute()
2: --- PCLBase hpp - deinitCompute ---
2: --- FilterIndices h - filter indices - finish ---

2: [INFO]1712543988.372619178: filter - StatisticalOutlierRemoval
2: --- FilterIndices h - filter indices - start ---
2: --- PCLBase - initCompute - indices size:2568 ---
2: --- FilterIndices h - call applyFilter(indices)
2: --- StatisticalOutlierRemoval h - applyFilter indices ---
2: ----- StatisticalOutlierRemoval hpp - applyFilterIndices - start -------
2: ----- StatisticalOutlierRemoval hpp - applyFilterIndices - finish -------
2: --- FilterIndices h - call deinitCompute()
2: double free or corruption (out)
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查看两个目录的结构

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$ tree test_a/ test_b/
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test_a/
└── test.txt
test_b/
├── test_b.txt
└── test.txt

使用 diff 逐行比较

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$ diff -aur test_a/ test_b/
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Only in test_b/: test_b.txt
diff -aur test_a/test.txt test_b/test.txt
--- test_a/test.txt	2024-04-01 19:29:35.024777745 +0800
+++ test_b/test.txt	2024-04-01 19:36:22.759553212 +0800
@@ -1 +1 @@
-test_a
+test_b
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使用 pcl-tools 1.12.1 显示点云后出现 segmentation fault

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使用 libpcl-dev-1.12.1 显示点云后显示一大串关于 vtk 的警告且最后出现 sgmentation fault

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2024-03-27 07:06:36.626 (   1.903s) [        1B11AC80]vtkOpenGLPolyDataMapper:328   WARN| vtkOpenGLPolyDataMapper::SetGeometryShaderCode was deprecated for VTK 9.0 and will be removed in a future version.  Use vtkOpenGLShaderProperty::SetGeometryShaderCode instead.
2024-03-27 07:06:36.626 (   1.903s) [        1B11AC80]vtkOpenGLPolyDataMapper:321   WARN| vtkOpenGLPolyDataMapper::GetFragmentShaderCode was deprecated for VTK 9.0 and will be removed in a future version.  Use vtkOpenGLShaderProperty::GetFragmentShaderCode instead.
2024-03-27 07:06:36.626 (   1.903s) [        1B11AC80]vtkOpenGLPolyDataMapper:313   WARN| vtkOpenGLPolyDataMapper::SetFragmentShaderCode was deprecated for VTK 9.0 and will be removed in a future version.  Use vtkOpenGLShaderProperty::SetFragmentShaderCode instead.
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安装 Git

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sudo apt install git
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "youremail@domain.com"

配置防火墙

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sudo apt install ufw
sudo ufw allow "OpenSSH"
sudo ufw enable
sudo ufw allow http
sudo ufw allow https
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点云的表示方式

pcl里的点云多种表示方式：

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// const
ConstCloudIterator<PointT> cloud_iterator;

pcl::PointCloud<PointT> cloud;

// with indices
pcl::PointCloud<PointT> cloud;
std::vector<int> indices;

// with indices
pcl::PointCloud<PointT> cloud;
pcl::PointIndices indices;
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