博客转载自:https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/51321988 前言 抛开算法层面不谈,要利用PCL库中PCLVisualizer可视化类,显示出不同模型并对模型做出不同渲染,制作出丰富的可视化效果以增强自己应用的功能.下面将对如何添加立方体模型和圆球模型到视窗并渲染进行一个大概描述. 立方体模型 //向视窗添加一个立方体模型并渲染,只显示线框.若不要显示线框将下面一行代码注释即可. viewer->addCub

从PCL 1.0开始,PCL(三维点云处理库Point Cloud Library)提供了一个通用采集接口,这样可以方便地连接到不同的设备及其驱动.文件格式和其他数据源.PCL集成的第一个数据获取驱动是OpenNI Grabber,它使得从OpenNI兼容的设备请求数据流变得十分通用和简单. 目前PCL最新的1.8.0版本需要自行编译,而官网上的PCL 1.6.0 All-in-one Installer只支持OpenNI 1.由于我使用的奥比中光3D摄像头只支持OpenNI 2,因此必须使用P

写在前面   最近公众号的活动让更多的人加入交流群,尝试提问更多的我问题,群主也在积极的招募更多的小伙伴与我一起分享,能够相互促进.   这里总结群友经常问,经常提的两个问题,并给出我的回答: (1)啥时候能出教程,能够讲解PCL中的各种功能? (2)如何解决大规模点云的问题呢?     以下给出正式的解答以及计划安排 问题1:对于出PCL的教程,其实网上资料已经有很多,但是没有十分系统的资料,对于该问题,我也在想该如何去做,本人将会在后期的计划中慢慢推出系统的学习教程,实现理论与代码并行的PC

1. PCLBase pcl_base.h中定义了PCL中的基类PCLBase,PCL中的大部分算法都使用了其中的方法. PCLBase实现了点云数据及其索引的定义和访问. 两个主要的变量input_ ,indices_. 2. Feature feature.h中定义了特征基类Feature,一些适用于所有特征的通用的3D操作在类里实现. Feature实现了特征的计算框架,包括两部分:近邻搜索(“k最近邻”用于定义某个点的特征)和特征计算. 5个主要的变量用于定义近邻搜索:surface_

FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,它是目前最完整的(近似)最近邻开源库.不但实现了一系列查找算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制,在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn,这些点必须通过以下方式进行预处理,给第一个新的查询点q属于X,快速在P中找到距离q最近的点,即最近邻搜索问题.最近邻搜索的问题是在很多应用领域是一个重大问题,如图像识别.数据压缩.模式识别和分类.在高维空间中解决这个问题似乎是一个非常难

(小技巧记录:博客园编辑的网页界面变小了使用Ctrl  ++来变大网页字体) 通过雷达,激光扫描,立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大,分布不均匀等特点,作为三维领域中一个重要的数据来源,点云主要是表征目标表面的海量点的集合,并不具备传统网格数据的几何拓扑信息,所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系,实现基于邻域关系的快速查找. k-d树 (k-dimensional树的简称),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

I/O模块中共有21个类 (1)class pcl::FIleReader:定义了PCD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 (2)class pcl::FIleWrite : 与class pcl::FIleReader对应,是写入PCD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::PLYWriter子类 (3) class

PCL中可用的PointT类型: PointXYZ——成员变量:float x,y,z; PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型,因为他之包含三维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,可以通过points[i].data[0]或points[i].x访问点X的坐标值 union { ]; struct { float x; float y; float z; }; }; PointXYZI——成员变量:float x,y,z,intensity PointXYZI是一个

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=287 本节我们主要讨论PCL在编写和应用过程中如何利用PCL的异常机制,提高程序的健壮性,首先从PCL开发者角度,解释如何定义和抛出自己的异常,最后从PCL使用者角度出发,解释用户如何捕获异常及处理异常. 1 开发者如何增加一个新的异常类 为了增强程序的健壮性,PCL提供了异常处理机制,作为PCL的开发者,需要通过自定义异常以及抛出异常,告诉调用者,在出现什么错误,并提示其如何处理

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          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,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云

该文转自:https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6437440.html kd-tree理论以及在PCL 中的代码的实现   (小技巧记录:博客园编辑的网页界面变小了使用Ctrl  ++来变大网页字体) 通过雷达,激光扫描,立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大,分布不均匀等特点,作为三维领域中一个重要的数据来源,点云主要是表征目标表面的海量点的集合,并不具备传统网格数据的几何拓扑信息,所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑

(3)上两篇介绍了关于欧几里德分割,条件分割,最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法,这一篇是关于区域生成的分割法, 区 域生长的基本 思想是: 将具有相似性的像素集合起来构成区域.首先对每个需要分割的区域找出一个种子像素作为生长的起点,然后将种子像素周围邻域中与种子有相同或相似性质的像素 (根据事先确定的生长或相似准则来确定)合并到种子像素所在的区域中.而新的像素继续作为种子向四周生长,直到再没有满足条件的像素可以包括进来,一个区 域就生长而成了. 区域生长算法直观感觉上和欧几里

点云由庞大的数据集组成,这些数据集通过距离.颜色.法线等附加信息来描述空间三维点.此外,点云能以非常高的速率被创建出来,因此需要占用相当大的存储资源,一旦点云需要存储或者通过速率受限制的通信信道进行传输,提供针对这种数据的压缩方法就变得十分有用.PCL库提供了点云压缩功能,它允许编码压缩所有类型的点云,包括“无序”点云,它具有无参考点和变化的点尺寸.分辨率.分布密度和点顺序等结构特征.而且,底层的octree数据结构允许从几个输入源高效地合并点云数据. 图1 点云压缩示意图 下面,我们解释单个点

出处: http://wiki.ros.org/pcl/Overview 1.数据类型 1.1 ROS中point cloud数据类型 sensor mesgs::PointCloud sensor mesgs::PointCloud2 pcl::pointcloud<T> 1.2 根据pointcloud数据,判断点的类型 1.2 常见的pointcloud2域名 2. 点云数据之间的转换(update) <pcl/conversion.h> instead of <pcl

接着上一篇的介绍继续 关于在使用readHeader函数读取点云数据头的类型的代码(Read a point cloud data header from a PCD file.) pcl::PCLPointCloud2 cloud; int version; Eigen::Vector4f origin; Eigen::Quaternionf orientation; pcl::PCDReader r; int type; unsigned int idx; //读取PCD文件的头的基本信息

(2)关于上一篇博文中提到的欧几里德分割法称之为标准的距离分离,当然接下来介绍其他的与之相关的延伸出来的聚类的方法,我称之为条件欧几里德聚类法,(是我的个人理解),这个条件的设置是可以由我们自定义的,因为除了距离检查,聚类的点还需要满足一个特殊的自定义的要求,就是以第一个点为标准作为种子点,候选其周边的点作为它的对比或者比较的对象,如果满足条件就加入到聚类的对象中,至于到底怎么翻译我也蒙了,只能这样理解了 主要的缺点:该算法没有初始化种子系统,没有过度分割或者分割不足的控制,还有就是从主循环运算

基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的.由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得.欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类. (1)欧几里德算法 具体的实现方法大致是: 找到空间中某点p10,有kdTree找到离他最近的n个点,判断这n个点到p的距离.将距离小于阈值r的点p12,p13,p14....放在类Q里 在 Q\p10 里找到一点p12,重复1 在 Q\p10,p

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=125 压缩配置文件: 压缩配置文件为PCL点云编码器定义了参数集.并针对压缩从OpenNI采集器获取的普通点云进行了优化设置.请注意,解码对象不需要用参数表示,因为它在解码时检测并获取对应的编码参数配置.下面的压缩配置文件是可用的: LOW_RES_ONLINE_COMPRESSION_WITHOUT_COLOR:分辨率1cm3,无颜色,快速在线编码 LOW_RES_ONLINE_

IterativeClosestPoint () { reg_name_ = "IterativeClosestPoint"; ransac_iterations_ = ; transformation_estimation_.reset (new pcl::registration::TransformationEstimationSVD<PointSource, PointTarget>); }; IterativeClosestPointNonLinear () {

随机采样一致分割法,从点云中分割出线.面等几何元素 #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> // Create the segmentation object pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ

原文 Visual Studio中使用PCL项目加入WCF WebService参考 Visual Studio中使用PCL项目加入WCF WebService参考 作者:Steven Chang 2015/01   APP在应用时经常会用到WebService服务,在Xamarin中若同时要让iOS与Android叫用WebService时, 除了分别在iOS与Android中叫用WebService外, 还可以使用PCL项目(portable library class,中文叫可携式类别库)