CloudCompare&PCL：PCL中常用的一些基础函数

最新推荐文章于 2023-09-13 16:14:14 发布
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本文介绍了PCL库中的基础功能，包括点云的加载与保存、使用PCL的可视化工具、点云滤波、点云配准以及点云分割。通过实例展示了如何使用PCL进行点云数据处理，为初学者提供了入门指导。

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CloudCompare&PCL：PCL中常用的一些基础函数

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的计算机视觉库，专门用于处理点云数据。它提供了一系列的功能和算法，可以用于点云的获取、滤波、配准、分割、特征提取等各个方面。在本文中，我们将介绍一些PCL中常用的基础函数，并附上相应的源代码。

  1. 点云的加载与保存

在PCL中，我们可以使用pcl::io命名空间下的函数来加载和保存点云数据。下面是一个加载PLY格式点云文件并输出点云尺寸的例子：

#include <pcl/io/ply_io.h>

int main ()
{
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CloudCompare&PCL PCL中的一些基础函数
dayuhaitang1的博客
05-18 480
文章目录1.角度弧度互转2.计算点云质心3.计算协方差矩阵4.去质心化（或去中心化）5.计算夹角6.计算均值协方差7.点云最大最小值8.获取外接圆的半径9.计算均值、标准差、中值10.点到点、线、面的距离参考资料 这里总结一下PCL中经常使用到的一些函数。 注：这里的函数均有重载函数，要根据情况进行使用。 1.角度弧度互转 rad2deg (float alpha) 将角度从弧度转换为角度。 deg2rad (float alpha) 将角度从角度转换为弧度。 这两个函数其实相对简单，自己手动创建
CloudCompare&PCL 文章目录汇总（持续更新...）
dayuhaitang1的博客
04-30 5756
文章目录一、CloudCompare基础配置二、点云几何图形三、点云滤波四、可视化五、点云分割六、点云描述子七、点云聚类其他 一、CloudCompare基础配置 CloudCompare之插件式开发 CloudCompare添加窗口（插件式） CloudCompare&PCL添加算法(非插件式，点云DBSCAN聚类算法) CloudCompare 鼠标交互 CloudCompare编译las数据读取插件 二、点云几何图形 CloudCompare&PCL绘制线（凸包算法） PCL学习
PCL中一些常用函数总结
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PCL常用方法总结
pcl点云库的使用04：PCL C++编程规范
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10-06 1683
文件及代码系统的命名规则，PointT类的源代码展示
PCL相关函数
kkmd66的博客
10-28 474
noiseLevel=0： 是指使用一个归一化的 Z缓存区来创建深度图像，如果想让邻近点集都落在同一个像素单元，可以设置一个较高的值，例如 noiseLevel = 0.05 可以理解为深度距离值是通过查询点半径为 5cm 的圆内包含的点用来平均计算而得到的。coordinate_frame： 设置为CAMERA_FRAME说明系统的X轴是向右的、Y轴是向下的、Z轴是向前的，另外参数值是LASER_FRAME，其X轴向前、Y轴向左、Z轴向上。
pcl相关功能函数（如：pcl_viewer，pcl_transform_point_cloud等）
羅煬的博客
06-26 758
pcl相关功能函数（如：pcl_viewer，pcl_transform_point_cloud等）
CloudCompare&PCL 圆柱体分割源代码
06-22
CloudCompare是一款强大的3D点云处理软件，而PCL（Point Cloud Library）是一个开源的C++库，专门用于处理3D点云数据。本资源"CloudCompare&PCL 圆柱体分割源代码"显然提供了使用这两款工具进行3D点云分析，特别是...
CloudCompare & PCL：利用法线微分技术进行点云分割
HackDashX的博客
08-15 223
而点云分割是点云处理中的重要任务之一，旨在将点云中的点按照其所属的物体或部分进行分类。在本文中，我们将介绍如何利用CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）库中的法线微分技术来实现点云的分割。综上所述，利用CloudCompare和PCL库中的法线微分技术进行点云分割是一种常见且有效的方法。通过计算点云的法线，并结合平面模型进行分割，可以实现对点云中不同物体或部分的分类。需要注意的是，以上代码仅仅是一个简单的示例，具体的参数设置和算法选择可以根据实际应用需求进行调整。
pcl常用函数
chengle的博客
02-24 2866
给出一些可能会用到的工具函数。代码来自https://segmentfault.com/a/1190000007125502 文章目录1.时间计算2.pcl::PointCloud::Ptr和pcl::PointCloud的两个类相互转换3.如何查找点云的x，y，z的极值？4.知道需要保存点的索引，从原点云中拷贝点到新点云5.如何从点云里删除和添加点6.如何对点云进行全局或局部变换7.链接两个点云字段（两点云大小必须相同）8.如何从点云中删除无效点9.将xyzrgb格式转换为xyz格式的点云10.计算质心1
CloudCompare插件开发中的PCL环境配置与编程
最新发布
SVIPCODE的博客
09-13 249
PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，它提供了丰富的算法和工具，用于处理、滤波、分割和配准点云数据。通过上述步骤，我们成功配置了PCL环境并编写了一个简单的CloudCompare插件，实现了对点云数据的体素滤波处理。注意：本文提供的示例代码仅用于说明CloudCompare插件开发中配置PCL环境和编程的基本步骤，具体的插件开发需根据实际情况进行调整和扩展。在CloudCompare插件项目中，我们需要配置适当的编译选项，以便正确链接PCL库。
python-pcl函数_Python简介，第4章-函数
cumei1658的博客
07-11 997
python-pcl函数 Running through the door, Baldric found himself in an enormous cavern, its ceiling lost in shadow. Great columns of black stone soared from the ground, and pools of lava bubbled through...
PCL显示函数的例子
ldepn的博客
11-27 1179
/* \author Geoffrey Biggs */include include include include include include include
CloudCompare 二次开发(5)——非插件中的PCL环境配置（均匀采样为例）
点云侠的博客
02-17 1990
在进行CloudCompare二次开发的时候，可以直接在CloudCompare的核心功能中添加自己的算法，比插件式的算法集成要方便得多。因此，这里主要记录CloudCompare非插件式二次开发配置PCL，并给出具体开发法过程。
PCL函数库摘要——深度图像
qq_36829039的博客
11-07 593
1.Class pcl::RangeImage RangeImage 类继承于PoinyCloud，主要功能是实现从一个特定视点得到的三维场景的深度图像。 #include <pcl/range_image/range_image.h> PCL_EXPORTS RangeImage () // 构造函数 virtual PCL_EXPORTS ~RangeImage () // 析构函数 Ptr makeShared () // 获取此副本的Boost共享指针。 PCL_EXP
CloudCompare二次开发之如何通过PCL进行点云配准？
【cacrle】的博客
05-16 1760
因笔者课题涉及点云处理，需要通过PCL进行点云数据一系列处理分析，查阅现有网络资料，对常用PCL点云配准进行代码实现，本文记录配准实现过程。
使用CloudCompare和PCL实现点云等间距切片
CodeNexus的博客
08-15 590
其中，点云等间距切片是点云处理中的一种常见操作，它可以将点云数据按照等间距的切片间隔进行切割，并提取每个切片上的点云信息。切片间距定义了每个切片之间的点云数据距离，切片范围定义了切片的起始位置和结束位置。在CloudCompare的顶部工具栏中选择"编辑"->“切割”，然后选择之前加载的点云数据作为输入。在CloudCompare的顶部工具栏中选择"计算"->“包围盒”，然后选择点云数据进行包围盒计算。接下来，我们需要在代码中添加点云等间距切片的实现。对象，并设置了输入点云数据、切片范围以及切片间距。
CloudCompare二次开发之如何通过PCL进行二维图绘制？
【cacrle】的博客
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PCL的pcl_plotter函数，用来对点云数据绘制分析图，例如某一行或列点云Z值的变化图。pcl_plotter提供了一个直接、简单的绘图界面，可以在库中可视化所有类型的重要绘图比如从多项式函数或直方图。本文记录pcl_plotter函数的使用。
基于CloudCompare和PCL的点云匹配中采样一致性抑制
BitSlinger的博客
08-15 176
在点云匹配过程中，采样一致性抑制（Sample Consensus Initial Alignment，简称SAC-IA）是一种常用的算法，用于估计初始的刚体变换矩阵以实现点云之间的对齐。通过随机采样源点云，并利用ICP算法进行精确匹配，我们可以得到高质量的点云对齐结果。值得注意的是，除了采样一致性抑制之外，还有其他一些点云匹配算法可以尝试，以适应不同的应用需求。在上述示例代码中，我们首先加载源点云和目标点云。通过以上代码的运行，我们可以实现基于采样一致性抑制的点云匹配，并得到匹配结果。
PCL嵌入windows程序，实时显示雷达点云
云谁之殇的专栏
08-21 669
PCL QT VTK
CloudCompare源码及其PCL插件添加与编译指南
本例中提到的两个插件就是基于PCL开发的，意味着这些插件将点云数据处理算法集成到了CloudCompare中，可以充分利用PCL提供的大量点云处理算法。 #### 3. PCL库的应用和优势 PCL是一个广泛应用于机器人视觉、自动...
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