PCL(1) -- Basics

原创

已于 2022-11-19 15:59:59 修改 · 683 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

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#c++

于 2021-12-20 10:40:09 首次发布

PCL

Installation – MacOS

直接使用 homebrew 安装：

brew install pcl

在 CMakeList.txt 中直接导入 find_package(PCL REQUIRED) 会报错，解决方法将 Qt@5 安装目录下的 mkspecs / plugins 链接到 /opt/homebrew 下

ln -s /opt/homebrew/Cellar/qt@5/5.15.3/mkspecs /opt/homebrew
ln -s /opt/homebrew/Cellar/qt@5/5.15.3/plugins /opt/homebrew

I/O

读取 pcd 文件

关于 .pcd 文件格式，读取示例：

pcl

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PCL Harris-3D是一种用于三维数据处理的开源计算机视觉库。它提供了一系列用于处理点云数据的算法和工具，包括点云滤波、特征提取、配准、分割和重建等功能。PCL Harris-3D库基于C++语言开发，同时还提供了Python等语言的接口，便于用户进行使用和扩展。 PCL Harris-3D库主要用于处理激光雷达、摄像头等传感器获取的三维点云数据，可以用于各种领域的应用，如机器人导航、室内建模、环境监测等。它提供了多种滤波算法，可以对点云数据进行去噪和下采样，提高数据的质量和处理效率。同时，PCL Harris-3D还包含了多种特征提取算法，可以识别出点云中的特征点，用于目标检测和重建。此外，PCL Harris-3D还提供了配准和分割算法，可以将多个点云数据进行对齐和融合，实现环境建模和物体识别。同时，它还包含了重建算法，可以基于点云数据生成三维模型，用于可视化和后续分析。总之，PCL Harris-3D是一个强大的三维数据处理库，提供了丰富的算法和工具，可以满足各种三维数据处理需求，是计算机视觉和机器人领域的重要工具之一。