PCL库学习（4）_关于VFH特征识别官网代码调试（1环境编译）

最新推荐文章于 2024-11-09 14:19:47 发布
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分类专栏： PCL库学习 文章标签： VFH 特征识别 PCL
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lzy6041/article/details/80153343
在Windows10+PCL1.8.0+VS2013环境下，使用VFH特征进行人车聚类识别的实践过程。文章详细记录了配置HDF51.8.20库的方法，包括环境变量设置、包含目录、预处理器定义、库目录及依赖项添加，最终成功实现程序编译。

在做人车聚类识别课题的时候，选择基于VFH特征聚类识别来解决，首先想到的是读懂官网代码，然后成功地去编译，但是网上关于在Windows10(64)+PCL1.8.0+VS2013环境下的成功案例基本上没有，所以直接在该环境下编译该程序还是有些困难，但是从道理上讲是可行的，于是我便下载了HDF5 1.8.20作为一种新的数据结构，在VS下做了以下配置：

（1）调试——环境中必须添加HDF51.8.20的bin目录

（2）附加包含目录

(3) 预处理器

（4）附加库目录

（5）附加依赖性：把动态和静态的lib都包含进来

通过上述配置，编译就不会出现出错

PCL学习：基于VFH描述子的聚类识别与位姿估计(3)
zfjBIT的专栏
07-05 2339
测试阶段 在测试阶段，随机加载一个来自于训练阶段的模型VFH特征文件（用户可以提供自己获取的模型VFH特征文件），从建立的树结构中检索相似的对象，并进行可视化显示。 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/common/common.h> #includ...
VFH特征的使用(一)
qq_58060770的博客
02-18 1013
对于每个点云，你可以计算VFH描述子，用于全局配准的粗略定位。你可以先用VFH找到大致的配准位置，然后用FPFH做为局部搜索的依据，两者相结合可以提高配准的精度。： 如果有多个目标点云，可以使用VFH描述子来快速筛选出与源点云最相似的目标点云，然后再使用局部特征进行精确配准。这行代码会使用输入的点云和法线信息，以及设置的搜索方法，来计算每个点的VFH描述符，并将结果存储在。确保输入数据的准确性和适用性，并根据实际情况选择合适的参数设置，可以得到高质量的VFH描述符。，用于存储计算得到的VFH描述符。
PCL之VFH特征
libaiicon的博客
12-14 1787
在PCL官网中关于VFH特征有这么一段描述： 意思是VFH特征描述子长度为308，包含45×3长度的方向角信息加45长度的距离信息加128长度的视角方向信息。但默认情况下45长度的距离信息是不进行计算的，所得到的结果也都是0，对此官网的解释如下： 开启的方式也很简单： pcl::VFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::VFHSignature308> vfh; vfh.setFillSizeComponent(true); 此
PCL库学习（6）_关于VFH特征识别官网代码调试（3 近邻搜索代码测试）
lzy6041的博客
01-30 895
对于一个已经生成好的点云集，用以下代码来实现给定一个点云的VFH的PCD文件来寻找这个点云的位置以及拍摄角度。 注释掉build tree，打开nearest_neighbors. 但是出现以下无法运行。 经反复检查，发现问题在于build tree中 造成上述原因就是注释掉了第一行，导致后面nearest_neighbor中kd_tree index的数据类型不一致。 改：...
点云库PCL学习：基于VFH描述子的聚类识别(2_训练模板库)
Mr Qin的博客
04-16 1268
嗯 程序： #include <vtkAutoInit.h>//可视化时需要使用vtk VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle); #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #incl...
3D Object Recognition.zip_PCL点云识别_pcl_point cloud_点云_点云 识别
07-15
在给定的“3D Object Recognition.zip”压缩包中，包含的资源是关于使用PCL（Point Cloud Library）进行点云识别的程序，这是一项基于C++的开源库，专门用于处理3D点云数据。 点云是由一系列3D坐标点构成的数据集，...
PCL_Doc.rar_pcl_pcl 点云拼接_点云 特征_点云提取_特征库
07-15
总之，PCL_Doc.rar_pcl_pcl 点云拼接_点云 特征_点云提取_特征库这个资源涵盖了点云处理的多个重要方面，包括基本概念、数据格式、滤波、特征提取、特征描述、点云拼接和分割。对于学习和应用点云技术的人来说，这是...
pcl.rar_c 图像识别_pcl 识别_soble_soble边缘检测
09-19
本文将深入探讨“soble”边缘检测算子及其在图像识别中的应用，特别是在PCL（Point Cloud Library）环境下的使用。 首先，我们要理解什么是Sobel算子。Sobel算子是一种在数字图像处理中广泛使用的离散微分算子，...
PCL+qt.zip_PCL点云库_Qt使用PCL_pcl，qt开发_ui_pclviewer.h_点云 qt
07-15
利用PCL库和QT实现点云界面的编写,需要cmake编译,适合初学者，QT版本不同配置不太一样
compare_pcl_gpucpu-master.zip_pcl cuda_pcl GPU_pcl GPU加速_pcl gp
07-13
在本压缩包“compare_pcl_gpucpu-master.zip”中，包含的是关于PCL（Point Cloud Library）如何利用CUDA进行GPU加速的相关教程和示例。PCL是一个开源的C++库，专门用于处理3D点云数据，广泛应用于机器人、自动驾驶、...
用来描述点云局部特征的快速点特征直方图(FPFH)算法的matlab实现
04-04
[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。 个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。
PCL点云处理之VFH特征计算与直方图显示（七十一）
weixin_44329757的博客
10-18 1533
视点特征直方图VFH(Viewpoint Feature Histogram)描述子，它是一种新的特征表示形式，应用在点云聚类识别和六自由度位姿估计问题。
VFH特征的使用(二）
qq_58060770的博客
02-19 1209
在visual studio22里找到你之前配置好PCL环境的项目，而且已经放入我上述 recognize_objects.cpp和 recognize_objects.h，然后在该项目的包含目录里增加C:\Compiler\Format\HDF5\include，库目录里增加C:\Compiler\Format\HDF5\lib，附加依赖项增加hdf5.lib和hdf5_cpp.lib。在调用FLANN库的函数时，距离度量的选择、搜索参数的设置等也会影响搜索结果的质量和性能。如果不存在，将生成该文件。
PCL 估计一点云的VFH特征【2024最新版】
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基于VFH特征的聚类识别
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10-24 327
//#include <vtkAutoInit.h> //VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include<pcl/visualization/pcl_plotter.h> #include &...
【译】PCL官网教程翻译(18)：估计一组点的视点特征直方图(VFH)签名 - Estimating VFH signatures for a set of points
tjwyj的博客
09-14 1011
英文原文查看 估计一组点的视点特征直方图(VFH)签名 本文描述了视点特征直方图([VFH])描述符，这是一种针对聚类(如对象)识别和6DOF姿态估计问题的点簇表示方法。 下图展示了一个VFH识别和姿态估计的例子。给定一组火车数据(除最左边的点云外，最上面一行、最下面一行)，学习一个模型，然后使用一个云(最左边的部分)查询/测试模型。匹配的结果按从最好到最差的顺序从左到右从左下角开始。有关更多信息...
基于VFH描述子的聚类识别与6自由度位姿估计的学习
从简单做起，从心做起
07-29 5977
本次学习中，我们的目标不是提供一个最终的识别工具，而是根据各个聚类的场景及其对应的6自由度位姿，从一组聚类中检索查询进而选取与用户输入的场景近似的候选集，这样就可以将识别问题抽象为一个近邻估计问题。给定一组训练数据，我们将使用一种有效的近邻搜索结构，例如kdtree，来查找返回一组相似对象，这些相似对象以与查找对象之间的距离来进行排序，很明显这样的程序要比直接返回是否存在用户检索的场景的程序要更有
VFH算法计算特征描述子
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twnkie的博客
11-09 380
VFH的基本思想是结合局部法向量和点与质心之间的方向关系来形成一个全局性的描述子。它将这些信息组合成一个直方图，通过直方图的分布来捕捉对象的特征。
pclpy 计算点云的VFH并可视化
点云侠的博客
02-01 887
使用python版本PCL计算点云的VFH特征并可视化。
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