点云、PCL学习

最新推荐文章于 2025-10-28 09:43:29 发布
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本指南详细介绍了PCL(Point Cloud Library)的安装、配置及应用过程，包括使用VSCode编译C++，通过cmake搭建PCL工程，以及如何过滤、可视化和转换点云数据。此外，还探讨了点云在自动驾驶领域的研究现状。

1. 安装

忘记了

2. 测试pcl是否安装成功

3.PCL的学习过程

  1. vscode编译c++
  2. cmake教程
  3. CMake入门之创建一个基于PCL的最小工程
  4. PCL ——CropBox 过滤掉用户给定立方体内的点云数据
  5. pcl 可视化 .pcd文件

安装pcl

    sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install libpcl-all

安装成功后，打开需要查看文件的路径，输入

pcl_viewer xxx.pcd
  1. 点云数据bin格式转换为pcd格式的方法

4.点云

  1. 点云学习在自动驾驶中的研究概述
  2. pointnet 论文 代码
PCL拼接点云数据
weixin_43047324的博客
05-02 1658
点云拼接，用点、法向量组成一个点云
PCL点云库入门（第2讲）——PCL库中点云基本知识和数据类型结构
qq_36812406的博客
12-09 3154
点云是由一系列数据点组成的集合，这些点通常代表三维空间中物体表面的点。点云数据可以通过各种三维扫描技术获得，如激光扫描（VLP系列）、结构光扫描（ Kinect系列）或立体视觉扫描（Realsense系列）等。每个点通常包含三个坐标值（X、Y、Z），有时还包含颜色和反射率等其他信息。点云广泛应用于计算机视觉、机器人导航、三维建模、工业检测和文化遗产保护等领域。点云数据如下图1所示。图 1。
PCL学习——点云基础
qq_52302919的博客
10-24 1532
三维点云（3D Point Cloud）是一种用于表示三维空间中对象或场景的数据结构。在最基础的形式中，它是一个包含多个三维坐标点（X, Y, Z）的集合。这些点是通过对实际物体或场景表面进行离散采样而获得的，因此，点云可以被视为场景表面在给定坐标系下的离散表示。三维点云具有如下特点:1、高度灵活性：点云可以用于表示任何类型的三维形状，包括不规则形状；2、数据密度可变性：点云的密度可以非常不同，从只包含一个点（称为孤点或奇点）到包含几百万个数据点的高密度点云；
PCL学习——点云分割与提取
m0_55260921的博客
10-28 668
点云分割算法摘要 本文介绍了两种经典的点云分割方法：RANSAC平面分割和区域生长算法。RANSAC通过随机采样和一致性验证鲁棒地拟合平面模型，适用于含噪声数据，其核心是迭代选择最优内点集并计算平面方程。区域生长算法则基于局部特征相似性，从种子点逐步扩展区域，适合分割具有连续性的表面。文中提供了RANSAC的完整Python实现，包括平面拟合、距离计算和迭代优化过程，并演示了在合成数据上的分割效果。两种方法各具优势，RANSAC对异常值鲁棒，区域生长则能处理更复杂的几何形状。
PCL 点云及其可视化
m0_37302966的博客
09-21 2164
PCL 点云及其可视化
PCL点云与深度图像
Roar冷颜的博客
09-30 5585
PCL中点云与深度图像1 RangeImage概念及相关算法1.1 深度图像简介1.2 PCL中RangeImage的相关类2 从一个点云创建一个深度图像   目前，深度图像的获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法等。针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面：深度图像的分割技术，深度图像的边缘检测技术，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于深度图像的三维目标检测技术，深度数据的多分辨率建模和几何压缩技术等。在PCL中深度图像
精选资源
点云PCL学习.zip
06-14
本教程将对点云PCL学习进行深入讲解。 首先，我们要了解点云的基本概念。点云是由一系列空间坐标点组成的集合，每个点代表空间中的一个位置，可以携带颜色、法线等信息。在PCL中，点云数据通常被表示为`pcl::Point...
source_人脸点云_点云PCL_PCL点云_pcl_点云PCL_
10-03
在"source_人脸点云_点云PCL_PCL点云_pcl_点云PCL_"这个项目中，我们关注的是如何使用PCL来处理人脸点云数据。 首先，人脸点云是指通过3D扫描设备获取的包含人脸形状和细节的三维点集。这种数据通常包含了大量关于...
点云库PCL学习教程 13.3.3官方中文文档
03-02
本文将详细介绍如何使用点云库(Point Cloud Library, PCL)中的NDT算法来进行点云配准，并提供具体的示例代码解析。 #### 二、正态分布变换(NDT)简介 正态分布变换是一种基于概率统计的方法，用于估计两个三维点云...
PCL点云——点云基本知识（一）
qq_35997213的博客
07-31 3878
点云Point Cloud是三维空间中，表达目标空间分布和目标表面特性的点的集合，点云通常可以从深度相机中直接获取，也可以从CAD等软件中生成。点云是用于表示多维点集合的数据结构，通常用于表示三维数据。在3D点云中，这些点通常代表采样表面的X，Y和Z几何坐标。当存在颜色信息时（请参见下图），点云变为4D。三维图像有以下几种表现形式：深度图（描述物体与相机的距离信息），几何模型（由CAD等软件生成），点云模型（逆向工程设备采集生成）。
PCL 的点云滤波
相忘于江湖的专栏
10-18 3943
PCL中的几种常见的点云滤波函数及其应用。
PCL常用的点云操作
落叶知秋了哟的博客
02-19 1115
PCL常用的点云操作
PCL点云库学习
qq_43575504的博客
05-05 992
一、可用Point类型一、可用Point类型PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型，因为它只包含三维xyz坐标信息，这三个浮点数附加一个浮点数来满足存储对齐，用户可利用points[i].data[0]，或者points[i].x访问点的x坐标值。
PCL点云库入门（第1讲）——PCL库简介和安装（Win10/11+VS2019+PCL 1.12.0）
qq_36812406的博客
12-07 1万+
PCL，全称为，即点云库，是一个专注于2D/3D图像和点云处理的大型开源项目。该项目最初由斯坦福大学的杰出计算机视觉专家Radu博士及其团队开发和维护，经过十余年的发展，目前（2024年12月）已更新至1.14.1版本。PCL点云库集成了众多尖端的点云处理算法，这些算法不仅包括基础的滤波、特征估计、表面重建、配准、模型拟合和分割等，还涵盖了更高级的功能，如点云数据的语义理解、场景解析以及动态环境下的实时处理。这些算法能够对含有噪声的点云数据进行有效过滤，去除异常值；
PCL 大窗口可视化两个点云【2025最新版】
点云侠的博客
11-19 37万+
一个窗口可视化两个点云。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年6月2日。
【2026最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
热门推荐
点云侠的博客
01-18 62万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2026年1月3日。
PCL 计算点云法向量并可视化
纵马踏花向自由
10-08 1250
点云法向量是表示点云表面形状的一种重要特征，法向量在表面重建、特征提取和点云对齐等场景中起着重要作用。通过邻域点的计算，可以获得每个点的法向量，从而更好地描述点云的几何形状。
PCL——点云特征描述与提取
kkmd66的博客
10-29 1886
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PCL点云压缩简明教程
新缸中之脑
04-09 2268
点云由描述与距离、颜色、法线等附加信息相关的三维点的巨大数据集组成。此外，它们可以高速创建，因此占用大量内存资源。一旦必须通过速率受限的通信通道存储或传输点云，压缩此类数据的方法就变得非常有趣。PCL库提供点云压缩功能。它允许对各种点云进行编码，包括“无组织”点云，其特征是不存在的点引用、不同的点大小、分辨率、密度和/或点排序。此外，底层八叉树数据结构能够有效地合并来自多个源的点云数据。下面，我们将解释如何有效地压缩单个点云以及点云流。在所提供的示例中，我们使用。
点云pcl实战
最新发布
11-07
点云库（PCL）是专门用于三维点云数据处理的开源C++库，有丰富的实战案例及教程。 ### 教程 《PCL点云库完全教程：从基础到实战应用》详细介绍了PCL的核心功能及其实际应用方法，适合研究者和开发者学习和深入理解三维点云处理技术。通过该教程，读者能系统掌握PCL的使用，并应用于机器人导航、无人机避障、三维重建等多个领域。教程包含PCL库简介与跨平台支持等内容，对PCL库进行了概述 [^1]。 ### 实战案例 - **条件移除点云数据**：创建`pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr`对象`range_cond`，用于存储多个条件组合。添加条件，例如点的z坐标必须在 0.0 到 1.0 之间，使用`pcl::FieldComparison`来指定字段、比较操作和阈值。创建`pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ>`对象`condrem`，并将条件`range_cond`应用于输入点云。设置`setKeepOrganized(true)`可保持点云的有序性，即使一些点被移除 [^2]。以下是示例代码： ```cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/conditional_removal.h> int main () { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 填充点云数据 pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond (new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ> ()); range_cond->addComparison (pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("z", pcl::ComparisonOps::GT, 0.0))); range_cond->addComparison (pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr (new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ("z", pcl::ComparisonOps::LT, 1.0))); pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem; condrem.setCondition (range_cond); condrem.setInputCloud (cloud); condrem.setKeepOrganized(true); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); condrem.filter (*cloud_filtered); return 0; } ``` - **ISS点云配准**：在`pcl::ISSKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>`对象`iss`中进行相关设置。设置输入点云，设置用于计算协方差矩阵的球形半径（一般为`5 * resolution`），设置非极大值抑制应用的算法半径（一般为`2.5 * resolution`），设置特征值比例阈值（如`0.975`），设置应用非极大值抑制时的最小邻居数量（防止出现孤立点） [^3]。示例代码如下： ```cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/keypoints/iss_3d.h> int main () { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 填充源点云数据 float resolution = 0.1; pcl::ISSKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> iss; iss.setInputCloud (source); iss.setSalientRadius (5 * resolution); iss.setNonMaxRadius (2.5 * resolution); iss.setThreshold21 (0.975); iss.setThreshold32 (0.975); iss.setMinNeighbors (5); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); iss.compute (*keypoints); return 0; } ```
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