学习笔记：C++报错整理

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C++，程序分文件编写

用g++编译链接

用cmake编译链接

关于C++的报错

报错：deque类缺头文件

报错：Isometry3d 类缺头文件

报错：重复声明了变量

报错：未定义的引用

error: ‘Mat’ does not name a type static Mat homogeneousInverse(const Mat& T)是什么

error: ‘class std::vector’ has no member named ‘getMatVector’; did you mean ‘get_allocator’? R_gripper2base.getMatVector(R_gripper2base_); ^~~~~~~~~~~~

关于OpenCV的报错

InputArrayOfArrays是什么

error: ‘Mat_’ does not name a type Mat_ CalPose = (cv::Mat_(13, 6) <<怎么解决

error: duplicate label ‘cv’ cv:Rodrigues(Homo({ 0,0,3,3 }), rv); ^~

关于eigen的报错

error: no match for ‘operator+’ (operand types are ‘const Eigen::Transform’ and ‘Eigen::Isometry3d {aka Eigen::Transform}’) smoothed_pose = pose_in_window + smoothed_pose;,>,>

error: request for member ‘block’ in ‘((Eigen::DenseCoeffsBase, 1>)((Eigen::DenseBase >)(& lidar_delta_i)))->Eigen::DenseCoeffsBase, 1>::operator’, which is of non-class type ‘Eigen::DenseCoeffsBase, 1>::Scalar {aka double}’

error: ‘Eigen::Matrix4d {aka class Eigen::Matrix}’ has no member named ‘toQuaternion’; did you mean ‘outerSize’?,>

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C++，程序分文件编写

在C++中，可以将程序的不同部分分别编写在不同的文件中，然后通过链接（Linking）来组合成一个可执行文件。

一般的做法是将程序的主函数(main函数)放在一个独立的文件中（如main.cpp），而其他的函数或类定义则可以放在不同的头文件(.h)和源文件(.cpp)中。

为了让这些文件能够相互调用，需要在头文件中声明需要共享的函数或类，然后在源文件中实现它们。最后，在主函数中包含所需的头文件，并链接所有的源文件即可。

例如：

假设我们有一个程序需要定义一个Rectangle类和一个函数calculateArea()来计算矩形的面积。我们可以按照以下方式进行文件分割：

    Rectangle.h （头文件）

#ifndef RECTANGLE_H

#define RECTANGLE_H

class Rectangle {

    private:

        int length;

        int width;

    public:

        Rectangle(int l, int w);

        int getLength();

        int getWidth();

};

#endif

    Rectangle.cpp （源文件）

#include "rectangle.h"

Rectangle::Rectangle(int l, int w) {

    length = l;

    width = w;

}

int Rectangle::getLength() {

    return length;

}

int Rectangle::getWidth() {

    return width;

}

    main.cpp （主函数）

#include 

#include "rectangle.h"

using namespace std;

int calculateArea(Rectangle rect);

int main() {

    Rectangle rect(5, 10);

    int area = calculateArea(rect);

    cout << "The area is: " << area << endl;

    return 0;

}

int calculateArea(Rectangle rect) {

    return rect.getLength() * rect.getWidth();

}

然后，可以使用以下命令将这些文件编译和链接成一个可执行文件：

用g++编译链接

g++ main.cpp Rectangle.cpp -o main.exe

其中，-o选项用于指定输出文件的名称为main.exe。

用cmake编译链接

使用CMake来编译和链接C++程序可以简化构建过程并提高可移植性。下面是一个使用CMake将上述示例程序编译和链接成一个可执行文件的示例：

创建一个名为CMakeLists.txt的文本文件，放在程序根目录中，内容如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.5)

# Set project name

project(MyProgram)

# Add executable target

add_executable(my_program main.cpp Rectangle.cpp)

其中，cmake_minimum_required指定所需的CMake版本号，project指定项目名称，add_executable指定要构建的可执行文件，包括所有源文件。

创建一个名为build的新文件夹，并进入该文件夹：

mkdir build cd build

在build文件夹中运行以下命令，生成构建文件：

cmake ..

其中，..表示CMakeLists.txt文件所在的路径。

运行以下命令来构建可执行文件：

cmake --build .

这将会生成一个名为my_program的可执行文件。

请注意，在运行cmake ..时可以添加其他参数来配置构建选项，例如指定生成器或编译器等。具体请参考CMake官方文档。

关于C++的报错

报错：deque类缺头文件

error: ‘deque’ was not declared in this scope deque buffer;

这个错误是由于在当前作用域中未声明deque类导致的。 deque是C++标准库中的一个容器，它代表双端队列（double-ended queue），可以在两端进行插入和删除操作。

为了解决这个错误，你需要包含 头文件来引入 deque 类型。例如：

#include 
#include   // 包含 deque 头文件

int main() {
    std::deque myDeque = {1, 2, 3}; // 创建一个 int 类型的 deque
    return 0;
}

如果你已经包含了头文件但仍然收到此错误，请确保代码所处的命名空间与使用 std::deque 的代码相同

报错：Isometry3d 类缺头文件

error: ‘Isometry3d’ has not been declared my_Iso3 smoothed_pose = Isometry3d::Identity();

这个错误是由于编译器不知道 Isometry3d 是什么类型导致的。Isometry3d 是Eigen库中的一个类，它代表三维空间中的等距变换矩阵（isometric transformation matrix）。

为了解决这个错误，你需要包含 头文件来引入 Isometry3d 类型。例如：

#include 
#include   
#include  // 包含 Eigen 库

int main() {
    std::deque buffer; // 创建一个 Isometry3d 类型的 deque
    Eigen::Isometry3d my_Iso3 = Eigen::Isometry3d::Identity(); // 创建一个 Isometry3d 对象并初始化为单位矩

如果你已经包含了头文件但仍然收到此错误，请确保代码中使用的 Isometry3d 类型与Eigen库的命名空间相同。通常情况下，Eigen库的所有类都在 Eigen 命名空间中定义。

例如，在上述代码示例中，我们创建了一个类型为 std::deque 的双端队列，并将其元素类型指定为 Eigen::Isometry3d。我们还通过调用静态函数 Identity() 创建了一个单位矩阵并将其赋值给变量 my_Iso3。

报错：重复声明了变量

error: redeclaration of ‘Eigen::MatrixXd A_total’

MatrixXd A_total,A_total;

^~~~~~~

这是一个编译错误，指出在同一作用域内重复声明了变量“MatrixXd A_total”。在程序中，变量名不能重复，因为编译器无法区分它们。要解决此错误，需要删除重复的声明或更改变量名。

报错：未定义的引用

在函数‘main’中： main.cpp:(.text+0x282e)：对‘mycalibrateHandEye(std::vector >, std::vector >, std::vector >, std::vector >, std::vector >, std::vector >)’

这个错误提示意味着在你的代码中，函数'mycalibrateHandEye'被调用了，但是编译器无法找到该函数的定义。
这通常发生在以下几种情况下：
1. 函数'mycalibrateHandEye'没有被正确地声明或定义。
2. 函数所需的库文件未正确链接。
3. 在编译过程中可能出现其他错误，导致生成可执行文件时缺少必要的代码段。
为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：
1. 检查是否已经正确地声明和定义函数'mycalibrateHandEye'。请确保该函数名拼写正确，并且其参数类型、数量和顺序与调用处相匹配。

2. 检查是否已经正确地链接所需的库文件。如果'mycalibrateHandEye'函数依赖于其他库，则需要在编译时将这些库文件链接到可执行文件中。你可以检查你的Makefile或IDE设置，确保所有必要的库都被正确地链接。

3. 如果以上两个步骤都没有解决问题，那么可能是代码中存在其他错误导致缺少必要的代码段。你可以尝试使用调试器来跟踪代码执行过程，并找出具体哪里出了问题。

总之，该错误提示意味着函数'mycalibrateHandEye'未定义，因此需要检查其声明和定义以及所需的库文件是否正确，并排除其他可能导致缺少

error: invalid static_cast from type ‘const double*’ to type ‘void*’ void* data = static_cast(mat.ptr());

这个错误是因为在进行指针类型转换时，const double* 类型不能直接转换为 void* 类型。为了解决这个问题，可以使用 reinterpret_cast 而不是 static_cast 进行指针类型的转换。

可以将 matToEigen() 函数中的代码修改如下：

Eigen::MatrixXd matToEigen(const cv::Mat &mat){

// 将Mat对象的数据指针转换为double型指针，并强制转换为void*

void* data = reinterpret_cast(const_cast(mat.ptr()));

// 使用Eigen::Map将数据映射为Eigen矩阵对象return

Eigen::Map(static_cast(data), mat.rows, mat.cols);

}

这里用到了 const_cast 将 const double* 类型转换为非常量的 double* 类型，以满足 reinterpret_cast 的要求。注意，由于 const_cast 可能会导致未定义行为，因此应当仔细考虑是否需要这样做。

error: ‘Mat’ does not name a type static Mat homogeneousInverse(const Mat& T)是什么

这个错误提示意味着在你的代码中，编译器无法识别类型'Mat'。通常情况下，这种错误是由于缺少头文件或命名空间引起的。 关于你提到的'static Mat homogeneousInverse(const Mat& T)'，它看起来像一个静态成员函数（static member function），其返回类型为'Mat'。该函数可能定义在某个类中，并且需要使用该类所属的命名空间才能正确地解析类型'Mat'。 因此，如果你想修复这个错误，请确保以下几点： 1. 在代码顶部包含必要的头文件以声明Mat类型。 2. 如果Mat是某个库中定义的自定义类型，则需要确保已经正确地导

error: ‘class std::vector’ has no member named ‘getMatVector’; did you mean ‘get_allocator’? R_gripper2base.getMatVector(R_gripper2base_); ^~~~~~~~~~~~

这个错误提示意味着在你的代码中，你正在尝试调用一个不存在的函数'matVector'。根据错误信息，它似乎是在std::vector类上调用了该函数，并且建议使用get_allocator()代替。
这可能是因为你所使用的OpenCV版本不支持getMatVector()方法。相反，您可以尝试使用另一个方法来获取向量中所有元素的指针或引用，然后将其传递给R_gripper2base.getMatVector()期望接受的参数类型。
例如，在以下代码行中：
```
R_g2b.getMatVector(R_g2b_);
```
请尝试更改为以下内容（假设您想要获取整个向量）：

``` const cv::Mat* data_ptr = R_g2b.data(); std::vector mat_vector(data_ptr, data_ptr + R_g2b.total()); R_g2b_.swap(mat_vector); ``` 这将使用向量的数据指针和元素数目来创建一个新的cv :: Mat向量，并将其与R_gripper2base_交换。请注意，这种方法假定您想要获取整个向量作为矩阵集合。 如果你只需要获取单个矩阵，则可以直接访问vector中的元素： ``` cv::Mat my_mat = R_gripper2base[0]; ``` 再次强调，具体解决方案取决于你正在处理什么类型的数据以及你所使用的OpenCV版本。

undefined reference to `eigen_R'

这个错误信息说明在编译 /root/catkin_ws/src/xxx/src/xxx.cpp 文件时，找不到名为 eigen_R  的引用。

这种错误通常发生在链接过程中，说明在编译期间没有找到定义这些变量的源代码或库文件。解决这个问题的方法是确保引用的变量名和定义的变量名完全匹配，并且相应的定义代码或库文件已经包含在编译环境中。

请检查以下几个方面：

1. 确认变量 eigen_R 的定义在正确的位置。可能是你忘记在某个文件中定义它们，或者定义的位置不正确。

2. 确保这两个变量在编译过程中被正确地链接。你可能需要在编译命令或构建系统的配置文件中添加相应的链接选项，以确保编译器能够找到定义这些变量的源代码或库文件。

3. 如果你使用了外部库来定义这些变量，确认你已正确地安装了这些库，并且在编译时能够正确地链接它们。你可能需要检查相关的库路径和链接选项。

经过排查，是全局变量的问题。

在头文件.h中声明extern Eigen::Matrix3d eigen_R，.cpp文件中Eigen::Matrix3d eigen_R，但是写在了某个子函数内部，导致报错，应该把.cpp文件中的"Eigen::Matrix3d eigen_R"写在文件开始，函数之外。

关于OpenCV库的报错

InputArrayOfArrays是什么

InputArrayOfArrays是OpenCV中的一个类，用于表示一组输入数组。它被设计为可以接受不同类型和尺寸的多个输入矩阵，并将其传递给函数或方法作为单个参数。
在实际应用中，InputArrayOfArrays通常与其他OpenCV函数一起使用，例如cv::merge()、cv::split()、cv::calcHist()等。这些函数都需要处理多个输入矩阵并返回结果。
InputArrayOfArrays还提供了许多方便的方法来检索包含在该对象中的所有数组（如size()和getMat(int idx)）。此外，在C++ API中调用这些函数时，你也可以直接传递std :: vector以替代InputArrayOfArrays对象。
总之，如果

error: ‘Mat_’ does not name a type Mat_ CalPose = (cv::Mat_(13, 6) <<怎么解决

这个错误可能是因为你没有包含OpenCV的头文件。请确保在代码中包含以下行：

#include

如果已经包含了这个头文件，而仍然出现了这个错误，请检查是否正确地使用了OpenCV的命名空间。可以尝试在代码中添加以下行来显式指定使用OpenCV的命名空间：

usingnamespace cv;

或者在使用Mat_时指定完整的命名空间和类型名称：

cv::Mat_ CalPose = (cv::Mat_(13, 6) <<

如果还有问题，请提供更多代码上下文信息以便更好帮助您解决问题。

error: duplicate label ‘cv’ cv:Rodrigues(Homo({ 0,0,3,3 }), rv); ^~

这个错误通常是因为在代码中使用了与OpenCV命名空间相同的标签或变量名。由于OpenCV的名称空间是“cv”，所以如果你在代码中定义了一个名为“cv”的变量，那么编译器将无法区分它和OpenCV库之间的差异。

要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

更改变量或函数名称：将重复的标签或变量名称更改为其他不会与OpenCV产生冲突的名称。

显式地指定命名空间：使用作用域运算符（::）来显式地指定使用哪个命名空间。例如，在调用Rodrigues函数时，可以写成如下形式：

cv::Rodrigues(Homo({ 0,0,3,3 }), rv);

改成：

using namespace cv; //使用OpenCV命名空间
// ...
Rodrigues(Homo({ 0,0,3,3 }), rv);

或者：

cv::Rodrigues(cv::Mat(Homo({ 0,0,3,3 })), rv);

这些方法都可以帮助你避免重复的标签或变量名称，并将代码与OpenCV库区分开来。

关于eigen库的报错

error: no match for ‘operator+’ (operand types are ‘const Eigen::Transform’ and ‘Eigen::Isometry3d {aka Eigen::Transform}’) smoothed_pose = pose_in_window + smoothed_pose;

这个错误是由于在 const Eigen::Transform 类型的对象和 Eigen::Isometry3d 类型的对象之间使用了加法运算符而导致的。这两种类型都代表三维空间中的等距变换矩阵，但它们具有不同的类型名称。

为了解决这个问题，你需要将这两种类型转换为相同的类型，并确保可以对它们进行加法运算。一种简单且常见的方法是将 Eigen::Transform 转换为 Eigen::Isometry3d 类型。例如：

#include 
#include   
#include 

int main() {
    std::deque buffer; 
    Eigen
::Isometry3d my_Iso3 = Eigen::Isometry3d::Identity();

// 假设 pose_in_window 是一个 Transform 类型的对象
Eigen::Isometry3d iso_pose_in_window = Eigen::Isometry3d(pose_in_window.matrix()); // 将其转换为 Isometry3d 类型

// 现在可以对两个 Isometry3d 对象进行加法运算了
Eigen::Isometry3d smoothed_pose = iso_pose_in_window + my_Iso3;

return 0;}

在这个示例中，我们创建了一个 `Eigen::Transform` 类型的对象 `pose_in_window`。然后，我们使用该对象的矩阵（matrix）来创建一个等效的 `Eigen::Isometry3d` 对象 `iso_pose_in_window。我们通过调用 Eigen::Isometry3d(pose_in_window.matrix())` 来完成这个转换，该函数将矩阵作为参数并返回一个等效的 Isometry3d 对象。

接下来，我们可以对两个 Eigen::Isometry3d 类型的对象进行加法运算，并将结果赋值给变量 smoothed_pose。现在你应该能够成功编译和运行代码了。

error: request for member ‘block’ in ‘((Eigen::DenseCoeffsBase, 1>)((Eigen::DenseBase >)(& lidar_delta_i)))->Eigen::DenseCoeffsBase, 1>::operator’, which is of non-class type ‘Eigen::DenseCoeffsBase, 1>::Scalar {aka double}’

这是一个编译错误信息，意思是在第81行代码中，尝试访问一个非类类型的成员函数或变量。具体来说，是在一个Eigen矩阵的对象上调用了一个名为“block”的成员函数，但该对象的类型不是类类型。可能需要检查代码中的数据类型定义和函数调用。

error: ‘Eigen::Matrix4d {aka class Eigen::Matrix}’ has no member named ‘toQuaternion’; did you mean ‘outerSize’?

q_cam = cam_delta_i.toQuaternion();

^~~~~~~~~~~~

这个错误是因为你正在尝试调用一个名为“toQuaternion”的函数，但是Eigen::Matrix4d类没有这个函数。可能是因为你的代码中缺少了一个头文件或者需要使用其他函数来实现将矩阵转换为四元数的功能。建议查看相关文档或者代码库，了解如何正确地将矩阵转换为四元数。

error: 'Vector3d' was not declared in this scope

这个错误通常表示在代码中使用了未声明的类型 "Vector3d"。解决这个错误的方法可以有以下几种：

1. 包含正确的头文件：首先，请确保已经包含了定义 "Vector3d" 类型的头文件。对于 Eigen 库中的 Vector3d 类型，需要包含 头文件。
2. 使用正确的命名空间：确认你的代码中引用的是正确的命名空间。Eigen 库中的 Vector3d 类型位于 eigen 命名空间中，所以你需要使用 eigen::Vector3d 或者使用 using namespace eigen; 来引入整个 eigen 命名空间。
3. 检查库的安装：如果你使用的是外部库（如 Eigen），请确保已经正确安装了该库，并且编译器能够找到库文件和头文件。
4. 编译选项和链接：如果你的项目使用了自定义的编译选项或链接设置，请确保将库路径和库文件加入到正确的编译选项和链接设置中，以便编译器能够正确找到库和类型的定义。

根据具体情况，你可以尝试这些解决方法来修复这个错误。如果问题仍然存在，建议提供更多的代码细节，以便更精确地定位问题所在并给予进一步的帮助。

error: 'Quaterniond' was not declared in this scope

note: 'Eigen::Quaterniond' typedef Quaternion Quaterniond;

这个错误提示说明在代码中使用了未声明的类型 "Quaterniond"。根据错误信息，它提供了一个建议的替代选项 "Eigen::Quaterniond"。

为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 包含正确的头文件：请确保已经包含定义 "Quaterniond" 类型的头文件。在使用 Eigen 库的 Quaternion 类型时，需要包含 头文件。

2. 使用正确的命名空间：确认你的代码中引用的是正确的命名空间。Eigen 库中的 Quaternion 类型位于 eigen::Quaterniond 命名空间中，所以你需要使用 eigen::Quaterniond 或者使用 using namespace eigen; 来引入整个 eigen 命名空间。

根据提供的错误信息和替代选项，尝试使用 "Eigen::Quaterniond" 替代 "Quaterniond" 并确保已经包含了正确的头文件或使用适当的命名空间来解决该错误。如果问题仍然存在，可以提供更多的代码细节以便我们能够提供进一步的帮助。

关于PCL库的报错

extern pcl::PointCloud::Ptr map_cloud(new pcl::PointCloud);报错

这行代码中存在一个问题，即在定义 map_cloud 变量时使用了 extern 关键字。extern 关键字通常用于声明外部变量，并不用于变量的定义。

在这种情况下，你应该将 map_cloud 的定义改为普通的变量定义形式，如下所示：

pcl::PointCloud::Ptr map_cloud(new pcl::PointCloud);

这样就能正确定义 map_cloud 变量，并创建一个指向 pcl::PointCloud 类型对象的智能指针。

需要注意的是，如果你在其他地方的代码中也要使用 map_cloud 变量，那么你需要在其他文件中使用 extern 来声明该变量，以便能够正确引用。例如，在其他文件中可以这样声明：

extern pcl::PointCloud::Ptr map_cloud;

这样就能在其他文件中访问和使用 map_cloud 变量。

总结来说，修复上述问题的方法就是将 extern 关键字移除并正确定义 map_cloud 变量。

error: invalid initialization of reference of type 'pcl::PointCloud::Ptr& {aka boost::shared_ptr >&}' from expression of type 'pcl::PointCloud' voxel_filter(laserCloudIn, filtered_source_cloud, 1.5);

这个错误提示说明在代码中，你试图将类型为 pcl::PointCloud 的对象赋值给类型为 pcl::PointCloud::Ptr& 的引用变量。由于这两个类型不匹配，导致出现了错误。

为了解决这个问题，你可以执行以下几个步骤：

1.确认数据类型：检查 laserCloudIn 变量的数据类型，确保它是 pcl::PointCloud::Ptr 类型的智能指针。

2.类型转换：如果 laserCloudIn 的类型是 pcl::PointCloud，你需要进行类型转换，将其转换为与 filtered_source_cloud 相匹配的类型。

voxel_filter(static_cast::Ptr>(laserCloudIn), filtered_source_cloud, 1.5);

在上述示例中，我们使用了 static_cast 将 laserCloudIn 转换为 pcl::PointCloud::Ptr 类型的智能指针。

3.检查参数列表：请确保 voxel_filter 函数的参数列表与期望的类型匹配。这包括检查 filtered_source_cloud 参数的类型是否正确，并确保正确地引入了相关的头文件。

通过以上步骤，你应该能够解决该错误，并成功将类型为 pcl::PointCloud::Ptr 的变量传递给函数 voxel_filter。如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节，以便我们能够提供更准确的帮助。

error: no matching function for call to 'boost::shared_ptr >::shared_ptr(pcl::PointCloud&)'

这个错误提示说明在代码中使用了不匹配的构造函数来创建 boost::shared_ptr> 对象。具体而言，它尝试使用一个引用类型的 pcl::PointCloud 对象来构造 boost::shared_ptr，但是没有与之匹配的构造函数。

为了解决这个问题，你可以执行以下几个步骤：

1.确认数据类型：检查传递给构造函数的参数类型是否正确，并且确保它是指向 pcl::PointCloud 类型对象的指针或智能指针。

2.使用正确的构造函数：根据实际情况选择合适的构造函数来创建 boost::shared_ptr 对象。在本例中，你可以使用 boost::make_shared 来创建一个 boost::shared_ptr 对象。

pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);
boost::shared_ptr> cloudPtr = boost::make_shared>(*cloud);

在上述示例中，我们首先创建了一个指向 pcl::PointCloud 对象的智能指针 cloud。然后，使用 boost::make_shared 函数将该指针转换为 boost::shared_ptr> 对象。

通过以上步骤，你应该能够解决该错误，并成功创建一个匹配的 boost::shared_ptr 对象。

error: no match for 'operator=' (operand types are 'pcl::PointCloud::Ptr {aka boost::shared_ptr >}' and 'pcl::PointCloud') source_cloud= laserCloudIn;

这个错误提示说明无法对类型为 pcl::PointCloud::Ptr（也就是 boost::shared_ptr>）和类型为 pcl::PointCloud 的对象进行赋值操作。

为了解决这个问题，你可以执行以下几个步骤：

1.类型匹配：确保要赋值的两个变量的类型匹配。source_cloud 应该是一个智能指针类型，而 laserCloudIn 应该是指向 pcl::PointCloud 对象的指针或智能指针。

2.使用正确的构造函数或方法：根据实际情况选择合适的构造函数或方法来进行赋值操作。在这种情况下，你可以使用 reset() 方法或 = operator 来实现赋值。

source_cloud.reset(new pcl::PointCloud(*laserCloudIn));
// 或者
*source_cloud = *laserCloudIn;

在上述示例中，我们使用了 reset() 方法或 = operator 将 laserCloudIn 的内容赋值给了 source_cloud。

通过以上步骤，你应该能够解决该错误，并成功将 laserCloudIn 的内容赋值给 source_cloud。如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节，以便我们能够提供更准确的帮助。

pcl::PointCloud laserCloudIn; pcl::PointCloud::Ptr source_cloud (new pcl::PointCloud);

根据提供的代码，laserCloudIn 是一个类型为 pcl::PointCloud 的对象，而 source_cloud 是一个指向 pcl::PointCloud 对象的智能指针（pcl::PointCloud::Ptr）。

如果你想将 laserCloudIn 的内容赋值给 source_cloud，可以使用以下代码：

*source_cloud = laserCloudIn;

在这个示例中，我们使用了 = operator，将 laserCloudIn 的内容拷贝到了 source_cloud 指向的对象中。

通过以上代码，你应该能够成功将 laserCloudIn 的内容赋值给 source_cloud。但需要注意，这种赋值操作会复制 laserCloudIn 中的数据到 source_cloud，可能会有一定的性能开销。如果你希望在不复制数据的情况下共享指针，可以考虑使用引用，例如 pcl::PointCloud& 类型的对象。

请确保在运行时所有相关的库和依赖项都已正确链接，并且代码逻辑上没有其他问题。