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1 The Stanford 3D Scanning Repository（斯坦福大学的3 d扫描存储库）链接：http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/这应该是做点云数据最初大家用最多的数据集，其中包含最开始做配准的Bunny、Happy Buddha、Dragon等模型。2 Sydney Urban Objects Dataset（...

可视化点云的时候，有时候需要显示对比，这时就需要同时显示两个甚至多个点云。viewer->createViewPort(double Xmin,double Ymin,double Xmax,double Ymax)createViewPort是用于创建新视口的函数，所需的4个参数分别是视口在X轴的最小值、最大值，Y轴的最小值、最大值，取值在0-1之间。双视窗口举例bo...

I/O模块中共有21个类class pcl::FIleReader定义了点云文件的读取接口，主要用作其他读取类的父类，pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类。class pcl::FIleWrite写入点云文件类的接口定义，作为其他写入类的父类，pcl::Filewriter有pcl::PCDwriter和pcl::P...

地址：https://github.com/strawlab/python-pclPython支持的pcl模块比较少：I/O and integration segmentation SAC smoothing filtering registration (ICP, GICP, ICP_NL)The code tries to follow the Point Cloud A...

点云基础定义定义：通过测量仪器（激光，三维相机）得到的产品外观表面的点数据集合也称之为点云。通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少，点与点的间距也比较大，叫稀疏点云；而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云，点数量比较大并且比较密集，叫密集点云或者叫稠密点云。对点云理解点云是在和目标物体表面特性的海量点集合。根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强...

（1）下采样 Downsampling一般下采样是通过构造一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点，这样体素内所有点就用一个重心点来表示，进行下采样的来达到滤波的效果，这样就大大的减少了数据量，特别是在配准，曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高程序的运行速度。pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> filte...

目录摘要1.点云分割算法的属性2.点云分割的挑战3.点云分割算法介绍01 基于边缘的方法02 基于区域分割方法03 基于属性的方法04 基于模型的方法05 基于图优化的方法4.总结5.PCL点云中的分割模块参考摘要三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来，以便于单独对该点云物体处理，但是由于点云数据是一种高冗余度，且不均匀的数据结构，所以点云...

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 基于三维深度图像的三维目标识别技术 深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术在PCL中深度图像与点云最主要的区别在于其近邻的检索方...

由于点云的不完整，旋转错位、平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准、依赖仪器的配准和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位，从而达到两...

目录PFH (Point Feature Histogram)FPFH (Fast Point Feature Histogram)VFH (Viewpoint Feature Histogram)CVFH (Clustered Viewpoint Feature Histogram)RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)NA...

k-d树（k-dimensional tree 的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。1 Kd简介K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。用来组织表示K维空间中点的几何，是一种带有其他约束的二分查找树，为了达到目的，通常只在三个维度中进行处理因此所有的kd_tree都将是三维的kd_tree，kd_tree的每一维在指定维...

所有的代码和点云文件：source在获取点云数据时，由于设备精度，操作者经验，环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续...

随着点特征表示的发展，表面法线和曲率估计在一定程度上是围绕特定点的几何表示的基础。虽然计算速度极快，也很容易，但是它们不能捕获太多的细节，因为它们只能用很少的值来近似点的k-邻域的几何形状。直接的结果是，大多数场景会包含许多具有相同或非常相似的特征值的点，从而减少了它们的信息特征。PFH公式的目标是对点的k邻域几何特性进行编码，方法是使用一个多维值直方图来概括点周围的平均曲率。这种高维超空间为...

表面法向量是几何表面的重要属性，广泛应用于许多领域，如估计产生阴影和其他视觉效果的光源。给定一个几何曲面，通常可以用垂直于该点的向量来推断该点上法线的方向。然而，由于我们获取的点云数据集代表了真实表面上的一组点样本，因此有两种可能性:利用曲面网格化技术，从获取的点云数据集中获取下垫面，然后从网格中计算曲面法线； 使用近似直接从点云数据集推断表面法线。尽管存在许多不同的常规评估方法，但最简单...

3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分，点云的识别、分割、重采样、配准、曲面重建等处理大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴。和数字图像处理中的特征点概念类似的，3D系统概念中所定义的点，使用它们的笛卡尔坐标x、y、z来...

PCL是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、MacOSX、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同...