pcl完全是乙個模組化的現代c++模板庫。其基於以下第三方庫:boost、eigen、flann、vtk、cuda、openni、qhull,實現點雲相關的獲取、濾波、分割、配準、檢索、特徵提取、識別、追蹤、曲面重建、視覺化等。
- boost:用於共享指標和執行緒;
- eigen:用於矩陣、向量等資料操作;
- flann:用於在kd樹模組中快速近鄰搜尋;
- vtk:在視覺化模組中用於3d點雲渲染和視覺化;
為了進一步簡化和開發,pcl被分成一系列較小的**庫:
- pcl filters:取樣、去除離群點、特徵提取、擬合估計等過濾器。
- pcl features:實現多種三維特徵的篩選,如:曲面法線、曲率、邊界點估計等。
- pcl i/o:實現資料的輸入和輸出操作。
- pcl su***ce:實現表面重建技術,如網格重建,凸包重建。
- pcl register:實現點雲配準方法,如icp等。
- pclkeypoints:實現不同的關鍵點提取方法。
- pcl range:實現支援不同點雲資料集生成的範圍影象。
PCL點雲庫 歐式聚類分割
pcl euclideanclusterextraction是基於歐式距離提取集群的方法,僅依據距離,將小於距離閾值的點雲作為乙個集群。具體的實現方法大致是 1 找到空間中某點p10,由kdtree找到離他最近的n個點,判斷這n個點到p的距離 2 將距離小於閾值r的點p12 p13 p14 放在類q...
PCL 1 PCL點雲庫安裝
2.傻瓜式安裝 下面的依賴項都整合進來了 中間安裝了boost vtk kinect驅動什麼的。反正是一路下一步,當然我的機器是win7系統,之前沒有安裝過pcl,比較純淨。之後又單獨安裝了qt4.8.2的sdk。3.測試 在安裝目錄下有share doc pcl 1.6 tutorials sou...
PCL庫學習筆記(PCL Visualizer)
本文展示了pcl visualizer的幾種基本用法。的主體是點雲庫提供的源 由於其是由cmake進行編譯,有輸入引數的選擇問題。為了方便vs的除錯執行過程,將其中的輸入介面進行了修改 中學習到的幾個知識點 1 int main int argc,char ar 中arg和ar 引數的含義 8098...