1.文件名为mainBilateralFilter.cpp的文件内容如下 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> typedef pcl::PointXYZI PointT; float G (float x, float sigma) { return exp (- (x*x)/(2*sigma*sigma)); } int…

架构师为了确保在PCL中所有代码风格的一致性,使得其他开发者及用户容易理解源码,PCL开发者制定并遵循着一套严格的编写规范,PCL的开发者都默认此规范. 3.1PCL推荐的命名规范 1.文件命名 1)所有的文件名单词之间应该用下划线隔开,如:unordered_map.cpp 2)头文件的扩展名为.h 3)模板类实现文件的扩展名是.hpp 4)源文件的扩展名是.cpp 2.目录命名 所有的目录及其子目录命名应该符合,如果由多个单词组成,其之间用下划线隔开,PCL中各个目录遵循以下规则: 1)头文…

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=264 许可 建议每一个文件包含一个描述代码作者的许可,这对于用户了解使用该代码会受到何种约束是十分有用的,PCL是100%的BSD许可的,我们在文件中以C++注释的形式嵌入该许可证,详细见本章源码文件夹下License.txt.如果需要声明其他的版权,添加其他类似的内容就行了(或者原始著作权被改变) * Copyright (c) XXX, respective authors.…

1. 点云的提取 点云的获取:RGBD获取 点云的获取:图像匹配获取(通过摄影测量提取点云数据) 点云的获取:三维激光扫描仪 2. PCL简介 PCL是Point Cloud Library的简称,是一个开源的用C++语言开发的点云库,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.而且支持多种操作平台,可在Windows.Linux.Android.Mac OS X.部分嵌入式实时系统上运行.如果说OpenCV是2…

PCL支持点云的形态学滤波,四种操作:侵蚀.膨胀.开(先侵蚀后膨胀).闭(先膨胀后侵蚀) 在#include <pcl/filters/morphological_filter.h>中定义了枚举类型 enum MorphologicalOperators { MORPH_OPEN, MORPH_CLOSE, MORPH_DILATE, MORPH_ERODE }; 具体实现: template <typename PointT> void pcl::applyMorphologic…

Kd树按空间划分生成叶子节点,各个叶子节点里存放点数据,其可以按半径搜索或邻区搜索.PCL中的Kd tree的基础数据结构使用了FLANN以便可以快速的进行邻区搜索.FLANN is a library for performing fast approximate nearest neighbor searches in high dimensional spaces.下面是一个最基本的例子,只寻找一个最近点: #include <pcl/point_cloud.h> #include &l…

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越…

1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面. 形态学是图像处理中非常重要的概念,对二值图像而言,可由简单的膨…

点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体…

点云模型与三维信息 三维图像是一种特殊的信息表达形式,其特征是表达的空间中三个维度的数据.和二维图像相比,三维图像借助第三个维度的信息,可以实现天然的物体-背景解耦.除此之外,对于视觉测量来说,物体的二维信息往往随射影方式而变化,但其三维特征对不同测量方式具有更好的统一性.与相片不同,三维图像时对一类信息的统称,信息还需要有具体的表现形式.其表现形式包括:深度图(以灰度表达物体与相机的距离),几何模型(由CAD软件建立),点云模型(所有逆向工程设备都将物体采样成点云).可见,点云数据是最为常见也…