
PCL
风萧萧成往
面朝大海,春暖花开!
展开
-
从txt文件读取数据保存在pcd中
从txt文件读取数据保存在pcd中首先写c++文件#include <iostream>#include <fstream>#include <sstream>#include <string>#include <vector>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl...原创 2018-10-30 16:05:50 · 591 阅读 · 0 评论 -
从PCD文件读取数据
首先写c++文件#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>int main (int argc, char** argv){ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::P...原创 2018-10-30 16:07:35 · 1387 阅读 · 0 评论 -
pcd点云可视化
首先写C++文件#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>#include <iostream>#include <pcl/io/io.h>#include <pcl/io/pcd_io.h> int user_data; void viewerOneOff (pcl::vis...原创 2018-10-30 16:09:32 · 1717 阅读 · 0 评论 -
PCD文件的简单可视化
首先写c++文件#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>#include <iostream>#include <pcl/io/io.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>...原创 2018-10-30 16:10:53 · 4802 阅读 · 0 评论 -
转换点云
转换点云#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl/common/transforms.h> //allows us to use pcl::transformPointCloud...原创 2018-10-30 16:12:33 · 407 阅读 · 0 评论 -
降采样点云
降采样点云#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/filters/voxel_grid.h>intmain (int argc, char** argv){ pcl::PCLPointCloud2:...原创 2018-10-30 16:13:38 · 2483 阅读 · 0 评论 -
源码编译pcl
首先要下载pcl的源码包git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl pcl-trunk其次在进行编译cd pcl-trunk &amp;amp;&amp;amp; mkdir build &amp;amp;&amp;amp; cd buildcmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo ..make -j2sudo make...原创 2018-11-01 20:05:30 · 2434 阅读 · 0 评论 -
PCL点云固定数量采样
在某些情况下,我们采样的时候可能需要固定数量的采样,未必是要均匀的采样。这个时候需要采用RandomSample的类来实现。#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/filters/random_sample.h&g...原创 2018-12-12 12:21:15 · 2530 阅读 · 0 评论 -
ICP代码分析
PCL点云库的传统ICP代码分析ICP算法的介绍PCL里面的源码分析ICP算法的介绍ICP(Iterative Closest Point),即最近点迭代算法,是最为经典的数据配准算法。其特征在于,通过求取源点云和目标点云之间的对应点对,基于对应点对构造旋转平移矩阵,并利用所求矩阵,将源点云变换到目标点云的坐标系下,估计变换后源点云与目标点云的误差函数,若误差函数值大于阀值,则迭代进行上述运算...原创 2019-03-18 08:56:02 · 3772 阅读 · 6 评论