在上一篇ROS中点云学习（一）：使用PCL生成动态随机彩色点云，并发布使用rviz查看中，我们生成了动态的彩色点云，并发布了出去。
这次我们接收点云，并对它进行操作，然后发布一个新的点云。
主要思想：自己写一个发布器和接收器，接收器的回调函数是最重要的部分。在回调函数中我们把接收到的点云颜色进行修改，然后重新发布一个主题。具体注释详见代码。
主程序为pcl_sub.cpp，这次写的规范了很多，使用了类。具体代码如下：
#include <ros/ros.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>
#include <sensor_msgs/PointCloud2.h>
class pcl_sub
{
private:
ros::NodeHandle n;
ros::Subscriber subCloud;
ros::Publisher pubCloud;
sensor_msgs::PointCloud2 msg; //接收到的点云消息
sensor_msgs::PointCloud2 adjust_msg; //等待发送的点云消息
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> adjust_pcl; //建立了一个pcl的点云，作为中间过程
public:
pcl_sub():
n("~"){
subCloud = n.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2>("/color_cloud", 1, &pcl_sub::getcloud, this); //接收点云数据，进入回调函数getcloud()
pubCloud = n.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("/adjustd_cloud", 1000); //建立了一个发布器，主题是/adjusted_cloud，方便之后发布调整后的点云
}
//回调函数
void getcloud(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& laserCloudMsg){
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr adjust_pcl_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); //放在这里是因为，每次都需要重新初始化
pcl::fromROSMsg(*laserCloudMsg, *adjust_pcl_ptr); //把msg消息转化为点云
adjust_pcl = *adjust_pcl_ptr;
for (int i = 0; i < adjust_pcl.points.size(); i++)
//把接收到的点云位置不变，颜色全部变为绿色
{
adjust_pcl.points[i].r = 0;
adjust_pcl.points[i].g = 255;
adjust_pcl.points[i].b = 0;
}
pcl::toROSMsg(adjust_pcl, adjust_msg); //将点云转化为消息才能发布
pubCloud.publish(adjust_msg); //发布调整之后的点云数据，主题为/adjustd_cloud
}
~pcl_sub(){
}
};
int main(int argc, char** argv) {
ros::init(argc, argv, "colored"); //初始化了一个节点，名字为colored
pcl_sub ps;
ros::spin();
return 0;
}
CMakeLists.txt文件和上一次的差不多，具体为：
cmake_minimum_required(VERSION 2.6 FATAL_ERROR)
project(pcl_sub)
set(PACKAGE_DEPENDENCIES
roscpp
sensor_msgs
pcl_ros
pcl_conversions
std_srvs
message_generation
std_msgs
)
find_package(PCL 1.3 REQUIRED COMPONENTS common io)
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS ${PACKAGE_DEPENDENCIES})
include_directories(${catkin_INCLUDE_DIRS} ${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})
add_executable(pcl_sub pcl_sub.cpp)
target_link_libraries(pcl_sub ${PCL_LIBRARIES} ${catkin_LIBRARIES} )
按照同样的方法，cmake编译之后，运行./pcl_sub
这需要同时运行之前的./pcl_pub
这样，我们打开两个rviz，可以看到操作之后的效果，如下（8倍速之后）
