fandq1223的博客

//Create the input and filtered cloud objects  pcl::PointCloud::Ptr inputcloud (new pcl::PointCloud);  pcl::PointCloud::Ptr outputcloud (new pcl::PointCloud);  //Read in the input file

提要     PCL中创造了一种用于描述空间点集的文件  -  PCD.关于PCD的简介，可以参考这里 - http://pointclouds.org/documentation/tutorials/pcd_file_format.php今天要做的是最简单的事情 - PCD文件的生产与读取。环境：Win7 64bit VS2010 PCL1.7PCL编译参考这里

PCL（point cloud library）系列笔记：http://blog.youkuaiyun.com/chentravelling/article/category/2876349//先上代码：bool saveThePointCloud(){ pcl::PointCloud Cloud; //定义点云对象，类型PointXYZ // 创建点

PCL简介 Point Cloud Library (PCL) 是一个独立的大型的处理二维/三维图像和点云数据的开源工程，由Willow Garage公司开发，起初只是以PR2机器人在3D数据感知算法处理上速度更快为目标，后来才渐渐发展为一个独立的函数库。PCL包含了许多先进算法，比如滤波，特征估计，表面重建，模型拟合和分割等等。因为PCL是开源的，所以无论是商用还是研究都是免费的；赞

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ICP（Iterative Closest Point迭代最近点）算法是一种点集对点集配准方法。在VTK、PCL、MRPT、MeshLab等C++库或软件中都有实现，可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations.　　ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵，原理简单且具有较好的精度，但是由于采用了迭代计算，导致算法计算速度较慢，而且采用ICP进行配准计算时，

无需解释，这个滤波器删除点云中不符合用户指定的一个或者多个条件的数据点。关键成员函数（1）void setKeepOrganized（bool val）（2）void setUserFilterValue(float value)（3）void setCondition(ConditionBasePtr condition)（函数用法见教程）条件方程

首先，我们将看看如何使用ConditionalRemoval滤波器，它可以一次删除满足对输入的点云设定的一个或多个条件指标的所有数据点。然后我们将学习如何使用RadiusOutlierRemoval滤波器，它可以删除在输入的点云一定范围内没有至少达到足够多近邻的所有数据点。代码首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协助发行的书[1]提供光盘的第8章例6文件夹中，打开

RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。RANSAC的基本假设是：（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；（2）“局外点”是不能适应该模型的

转载：http://blog.youkuaiyun.com/shoreman/article/details/11018191RANSAC范例的正式描述如下：首先，要给定：         1一个模型，该模型需要最少n个数据点去实例化它的自由参数；         2一组数据点P，P中包含数据点的数量#(P)大于n。然后，从P中随机地选择n个点（组成P的一个子集

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As of PCL 1.0, the following models are supported: （1）SACMODEL_PLANE（三维平面）used to determine plane models. The four coefficients of the plane are itsHessian Normal form: [normal_x normal_y no

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点云滤波的概念　　点云滤波是点云处理的基本步骤，也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波，但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个方面：点云不是函数，对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义。所以点云无法建立横纵坐标之间的联系。点云在空间中是离散的。和图像，信号不一样，并不定义在某个区

背景知识：激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集。另外，测量中的误差会产生稀疏的离群点，使效果更糟。以下方法可以解决的其中部分问题：对每个点的临域进行一个统计分析，并修剪掉那些不符合一定标准的点。稀疏离群点移除方法基于在输入数据中对点到临近点的距离分布的计算。对每个点，我们计算它到它的所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状由均值和标准差决定，平均距离在

1、NARF_Feature_Extractioncpp[html] view plain copy /* \author Bastian Steder */  #include iostream>  #include boost/thread/thread.hpp>  #include pcl/range_image/r

1、BilteralFilter.cpp:kdTree只能使用pcl/search/kdtree.h里的，pcl/kdtree/kdtree_flann.h里的在setSearchMethod()函数中会出现报错。暂时没有强度数据模型，只是运行通过了，所以就没有做可视化这块。[html] view plain copy #in

PCL1.72VTK6.20控制台程序加入.props属性表文件1、Cloud_ViewerCloud_Viewer.cpp代码：#include VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle);VTK_MODULE_IN

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#include #include #include intmain(int argc, char** argv){pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud);// Fill in th

由于分割工作需要对点云的邻近点进行操作，不断对比和访问某个点的邻居，所以决定点云的相邻关系是非常重要的。对于Scan来说，邻居关系是天然的。但对于很多杂乱点云，或者滤波，分割后的点云来说，邻居关系就已经被破坏了。确定一个点云之间的相邻关系可以通过“树”来完成，目前比较主流的方法包括：kdTree和OcTree，这两种方法各有特点。1.1.kdTree---一种递归的邻近搜索策略　　

http://pointclouds.org/documentation/tutorials/resampling.phpSome of the data irregularities (caused by small distance measurement errors) are very hard to remove using statistical analysis.