关于PCL以及PCL 从一到五综述

本文介绍了PCL(Printer Command Language)的历史和发展,这是一种由惠普公司开发并广泛应用于各种打印机的页面描述语言。从PCL1到PCL5e/5c的不同版本,详细阐述了各版本的功能特性和技术进步。

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刚刚毕业的时候,接触了PCL,做了PCL5 Command的解析引,把PCL文件显示出来,不过做了个雏形,显示做得差不多后,就终止了,应该当时老大只是用那给我当实习练笔,顺便用那东东做测试打印,。。。。最近刚好要用到PCL知识,简单回顾了一下吧。用空整理一下,不知道是否能够坚持。
东西还是用文字记下来比较好。

 

关于PCL的介绍,我就不自己写了,google一下,N多,

http://zh.wikipedia.org/wiki/PCL

PCL 的全称为 Printer Command Language,它是惠普公司开发的一种作为打印机协议的页面描述语言,實際上,它已经成为业界标准。PCL 最初是为1984年的早期喷墨打印机所设计的,后来开始发布用于从热敏打印机、点阵打印机、激光打印机等不同打印机的 PCL 版本。后来的 PCL 版本开始支持 HP-GL 以及 PJL 语言。

偶尔人们也会誤會 PCL 是Printer Control Language,实际上这是錯的。

 

PCL 从 1 到 5 综述

PCL 1 到 5e/5c 有共同的基础,它们按照所收到的数据的先后顺序进行处理与解释。从用户的角度来看,可以用打印机驱动程序生成 PCL 数据流。在不同的应用程序中都可以很容易地输出 PCL。

  • PCL 11984年出现,用于 HP ThinkJet 2225,它带有基本的文本与图形打印机功能,分辨率最大为 150 DPI
  • PCL 1+ 随着 HP QuietJet 2227 发布。
  • PCL 2 加入了 Electronic Data Processing/Transaction 功能。
  • PCL 3于 1984年随着最初的 HP LaserJet 出现。它支持位图字体,并且最大分辨率提高到 300 DPI。其它支持 PCL 3 的产品包括 HP DeskJet 喷墨打印机、HP 2932 系列点阵打印机以及 HP RuggedWriter 2235 点阵打印机。PCL3 仍然在几款击打式打印机上使用以取代过时的 HP 型号。
  • PCL 3+单色)以及 PCL 3c+彩色)在后来的 HP DeskJet 以及 HP PhotoSmart 上开始使用。
  • PCL 3GUI 用在 HP DesignJet 以及一些 DeskJet 系列的打印机产品。它使用与标准 PCL 3 不兼容的一种压缩栅格模式。
  • PCL 41985年随着 HP LaserJet II 出现。它加入了宏处理、更大的位图字体及图形。在许多应用程序中仍然在使用 PCL 4。
  • PCL 51990年3月随着 HP LaserJet III 发布。它加入了 Intellifont 字体缩放(现在隶属于愛克發·吉華集團Compugraphics所开发)、轮廓字体以及 HP-GL/2 矢量图形等功能。
  • PCL 5e(PCL 5 增强版)于1992年10月随着 HP LaserJet 4 发布,它添加了打印机、PC 以及微软视窗字体间的双向通信功能。
  • PCL 5c1992年在 HP PaintJet 300XL 与 HP Color LaserJet 中增加彩色打印的能力。
点云NURBS曲面重建是种将点云数据转换为光滑曲面的方法。在C++中实现该方法需要使用相应的库,比如PCL(Point Cloud Library)和OpenNURBS。以下是个使用PCL库实现点云NURBS曲面重建的示例代码: ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/nurbs.h> int main(int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud.pcd", *cloud); // 计算法线 pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud(cloud); pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); ne.setSearchMethod(tree); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); ne.setRadiusSearch(0.03); ne.compute(*normals); // 进行NURBS曲面重建 pcl::NurbsSurface<pcl::PointXYZ> surface; pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr grid(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); surface.setGrid(grid); surface.setPointCloud(cloud); surface.setNormals(normals); surface.setOrder(3); surface.setResolution(20, 20); surface.reconstruct(); return 0; } ``` 点云配准是将多个点云数据集合并成个整体的过程。在C++中实现该方法需要使用相应的库,比如PCL(Point Cloud Library)和OpenCV。以下是个使用PCL库实现基于ICP算法的点云配准的示例代码: ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/registration/icp.h> int main(int argc, char** argv) { // 加载点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2); // 进行点云配准 pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp; icp.setInputSource(cloud1); icp.setInputTarget(cloud2); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr output(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); icp.align(*output); return 0; } ``` 以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。
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