从GitHub的代码版本库下载源代码https://github.com/PointCloudLibrary/pcl,用CMake生成VS项目,查看PCL的源码位于pcl_features项目下 1.Feature类: template <typename PointInT, typename PointOutT>   class Feature : public PCLBase<PointInT> 注意 Feature是一个泛型类,有一个compute方法. template &

为了在每帧点云中滤除噪声点,选择了半径滤波器,也用高斯滤波器测试过,但是没有半径效果好,这里记录下在 octomap_server 中增加半径滤波器的步骤,并在 launch 中配置滤波器参数. 一.半径滤波器基本原理 放一张汇报用的 PPT 截图: 原理很简单就是判断一个点云周围(半径 R)有没有足够多(K)的邻居点,如果没有就删除这个点,否则就保留. 二.基本用法 我一般学习技术喜欢到官网看最原始的教程:Removing outliers using a Conditional or Rad

Qt可以跟VTK和PCL等其他库联合使用,十分强大,下面的代码展示了如何使用Qt联合PCL库来加载和保存PCL/PLY格式的点云: 通过按钮加载点云: void QMainWindow::on_pb_load_clicked() { QString filename = QFileDialog::getOpenFileName (this, tr ("Open point cloud"), "", tr ("Point cloud data (*.pcd

我之前有一篇博客Convert PLY to VTK Using PCL 1.6.0 or PCL 1.8.0 使用PCL库将PLY格式转为VTK格式展示了如何将PLY格式文件转化为VTK格式的文件,在文章的最后提到了VTK文件保存纹理的两种方式,第一种是需要有texture的图片,然后每个点存储上该点在图片中的x,y坐标,一般会normalize到[0,1]之间.第二种方法是直接存每个点的rgb值,上面的方法用的是第二种,因为导入的PLY格式就直接存储的texture的rgb值,并没有额外提供

pcl网格模型有三种可选的显示模式,分别是面片模式(surface)显示,线框图模式(wireframe)显示,点模式(point)显示.默认为面片模式进行显示.设置函数分别为: void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToSurfaceForAllActors ( ) void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToWireframeForAllAct

poisson曲面重建算法 pcl-1.8测试通过 #include <iostream> #include <pcl/common/common.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/search/kdtree.h> #include <pcl/features/normal_3d_omp.h> #include <pcl/

PLY格式是比较流行的保存点云Point Cloud的格式,可以用MeshLab等软件打开,而VTK是医学图像处理中比较常用的格式,可以使用VTK库和ITK库进行更加复杂的运算处理.我们可以使用ParaView软件对VTK格式文件进行预览和简单处理,ParaView也可以打开PLY格式,但是就没有texture了,而且我们如果直接用ParaView导出VTK格式也没有texture的,这不是我们想要的结果.MeshLab虽然可以打开有texture的PLY文件,但是却不支持导出VTK格式,那么我

贪婪三角形投影算法 在pcl-1.8测试 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/vtk_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> #include <

PCA, Principle Component Analysis, 主成份分析, 是使用最广泛的降维算法. ...... (关于PCA的算法步骤和应用场景随便一搜就能找到了, 所以这里就不说了. ) 假如你要处理一个数据集, 数据集中的每条记录都是一个\(d\)维列向量. 但是这个\(d\)太大了, 所以你希望把数据维度给降下来, 既可以去除一些冗余信息, 又可以降低处理数据时消耗的计算资源(用computation budget 来描述可能更形象). 用稍微正式点的语言描述: 已知:一个数据

PCD版本 在点云库(PCL)1.0版本发布之前,PCD文件格式有不同的修订号.这些修订号用PCD_Vx来编号(例如,PCD_V5.PCD_V6.PCD_V7等等),代表PCD文件的0.x版本号.然而PCL中PCD文件格式的正式发布是0.7版本(PCD_V7). 文件头格式 每一个PCD文件包含一个文件头,它确定和声明文件中存储的点云数据的某种特性.PCD文件头必须用ASCII码来编码.PCD文件中指定的每一个文件头字段以及ascii点数据都用一个新行(\n)分开了,从0.7版本开始,PCD文件

1.如何获取pcd文件点云里点的格式,比如是pcl::PointXYZ还是pcl::PointXYZRGB等类型? #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/PCLPointCloud2.h> pcl::PCLPointCloud2 cloud; pcl::PCDReader reader; reader

关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点=特征点: 关键线=边缘: 关键面=foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(harris),边缘提取算法更是备受瞩目(canny,LOG.....),当然,对二维的图像也有区域所谓的前景分割算法用于提取

// 定义相关变量 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& cloud = *cloud_ptr; //点云 //初始化点云数据PCD文件头 cloud.width = depthHeight * depthWidth; cloud.height = ; cloud.is_

上次那篇文章在理论层次介绍了下协方差矩阵,没准很多人觉得这东西用处不大,其实协方差矩阵在好多学科里都有很重要的作用,比如多维的正态分布,再比如今天我们今天的主角——主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA).结合PCA相信能对协方差矩阵有个更深入的认识. PCA的缘起 PCA大概是198x年提出来的吧,简单的说,它是一种通用的降维工具.在我们处理高维数据的时候,为了能降低后续计算的复杂度,在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维,而PCA就是干这个事的.

我一直想把处理后的pcd文件重命名,然后放到指定的目录,尝试了好久最终做到了: 比方我想读取  "table_scene_lms400.pcd" 把它进行滤波处理,重命名为 "table_scene_lms400_filter.pcd" ,然后保存到  "C:\PCD_FILTER\"文件夹下. 基本的语句例如以下: <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;&

PCL简介 PCL(Point Cloud Library)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.Mac OS X.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等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进

(1)Euclidean分割 欧几里德分割法是最简单的.检查两点之间的距离.如果小于阈值,则两者被认为属于同一簇.它的工作原理就像一个洪水填充算法:在点云中的一个点被“标记”则表示为选择在一个的集群中.然后,它像病毒一样扩散到其他足够近的点,从这些点到更多点,直到没有新的添加为止.这样,就是一个初始化的新的群集,并且该过程将以剩余的无标记点再次进行. 在PCL中,Euclidean分割法如下: #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/segmen

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

PLY格式是比较流行的保存点云Point Cloud的格式,可以用MeshLab等软件打开,而VTK是医学图像处理中比较常用的格式,可以使用VTK库和ITK库进行更加复杂的运算处理.我们可以使用ParaView软件对VTK格式文件进行预览和简单处理,ParaView也可以打开PLY格式,但是就没有texture了,而且我们如果直接用ParaView导出VTK格式也没有texture的,这不是我们想要的结果.MeshLab虽然可以打开有texture的PLY文件,但是却不支持导出VTK格式,那么我

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