摘要 本文介绍了如何使用pcl中的KdTree模块实现最近邻搜索和radius搜索。 理论 kd tree，也就是k维树，是计算机科学中用来组织k维空间中点数据的一种数据结构。它是二叉树的一种变种，主要是在二叉树上添加了一些其他条件限制。对于范围和最近邻搜索来说，K-d树是非常有用的数据结构
先下载好opencv3.4.1+VTK7.1+PCL1.8.1安装包。 一定要依次执行下面安装命令 一、安装opencv： 1、解压opencv进入解压后目录文件夹，打开终端： mkdir build cd build 或 自行创建build文件夹 2、安装依赖库 sudo apt-get update sudo apt-get install cmake sudo apt-get instal
目录 前言一、半自动获取1、获取VTK的依赖项2、获取PCL的依赖项 二、自动获取 前言 完整的配库教程见：VisualStudio2019 配置点云库 PCL1.11.1 一、半自动获取 1、获取VTK的依赖项 打开PCL的安装目录找到VTK-lib文件夹 选中路径并输入cmd 按下Enter键出现如下界面
(转载请删除括号里的内容) 时间计算 pcl中计算程序运行时间有很多函数，其中利用控制台的时间计算 首先必须包含头文件 #include <pcl/console/time.h> 1 2 3 4 5 6 #include <pcl/console/time.h> pcl::console::TicToc time; time.tic(); //程序段 cout<<time.t
PCL 区域生长法原理及伪代码 原理 首先，它按曲率值对点进行排序。之所以需要这样做，是因为该区域从具有最小曲率值的点开始增长。这样做的原因是曲率最小的点位于平坦区域（从最平坦的区域增长可以减少段的总数）。 算法选取曲率值最小的点并开始区域的增长，直到点云中没有点为止。
PCL 迭代器(CloudIterator)源码解析及使用 PCL 封装了迭代器，内部使用的是 std::vector 的迭代器，源码在 cloud_iterator.h 和 impl/cloud_iterator.hpp 两个文件中。 源码中有 CloudIterator 和 ConstCloudIterator 两种迭代器，下面以为例 ConstCloudIterator 。 源码 namespac
1 PCL的安装 编译环境是vs2019 professional + win10 1.1 下载。 https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases 下载这两个文件。 既然要编译源代码，为何又要下载他的AllInOne的二进制版本呢？这是因为PCL-1.12.0-AllInOne-msvc2019-win64.exe安装以后，他可以把附带的一堆
文章目录 1 PCL投影滤波器实现点云向球面投影2 点云投影至指定球面2.1 投影原理2.2 代码实现2.3 结果验证 1 PCL投影滤波器实现点云向球面投影 PCL官方文档上指出，可以使用投影滤波器实现点云向平面、球面、圆锥面的投影。 在这之前，我们已经介绍了如何使用PCL中提供的投
1.PCL12的下载和安装 下载地址：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases下载完成后安装这里选择添加环境变量 安装完成以后环境变量中就有这几个 且在C盘的 C:\Program Files 下，会有OpenNI2这个文件夹。 2.环境变量配置 在环境变量中添加如下路径。（按照自己的
介绍：SIFT 将法线视为强度进行计算，代码如下： 需要四个字段的点云才能计算。 // STL #include <iostream> // PCL #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/common/io.h> #include <pcl/keypoints/sift_keypoint.h> #include <pcl/features
介绍：SI 需要法线，代码如下： #include <iostream> #include <vector> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/features/spin_image.h> int main (int, char** argv) { s
介绍：双目视觉 有三个相关的算法； pcl::GrayStereoMatching stereo; pcl::AdaptiveCostSOStereoMatching stereo; pcl::BlockBasedStereoMatching stereo; 第一个是根据灰度图像，后两个RGB图像 本例程需要两张同一场景，不同视角的RGB图像，代码如下： #include <pcl/stereo/stereo_ma
介绍：超体素 超体素只是把对象分成一个个小补丁，之后还需要采用相关的算法进行超体素的聚类，才能得到最终的结果。 代码如下： #include <pcl/common/time.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/png_io
可以计算PFH，FPFH，VFH三个特征，默认FPFH 代码如下： #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/console/time.h> #inc
这是一个demo，用来解释直通滤波首先加载必要的头文件 #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> //直通滤波 #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> 实例化点云对象 //定义输入和输出点云 //输入的点云 pcl::Poin
对三维信息的描述，除了点云的直接描述外，常见的RGB-D相机获取的深度影像也是目前重要的三维信息描述方式。 创建点云对应的深度图像： //头文件 #include <pcl/range_image/range_image.h> //设置观测弧度间隔、最大水平观测范围、最大垂直观测范围 float angularResolution = (flo
针对有组织的点云，代码如下： #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/fast_bilateral.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/console/time.h> using namesp
随机点云包括均匀分布和高斯分布，并且可以设置对应的参数。 代码如下： #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/common/generate.h> #include <pcl/common/random.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/console/parse.h> #i
介绍：点云贪心三角化 输入pcd文件，输出vtk文件。 主要就是一下两个参数： 设置用于确定用于三角测量的最近邻的球面半径 gpt.setSearchRadius (radius); 设置最近邻距离的乘法器，得到每个点的最终搜索半径(这将使算法适应云中不同的点密度)。 gpt.setMu (mu); 代码如下： #include <
激光slam框架，论文题目： MULLS: Versatile LiDAR SLAM via Multi-metric Linear Least Square 开源代码链接： https://github.com/YuePanEdward/MULLS 最近在做一些特征提取的工作，发现MULLS框架对前端特征提取部分分的比较细致，特地阅读了一下论文和源码。以下是对预处理文件cproces
网格最低点滤波需要指定网格的分辨率，取网格中的最小点作为滤波点。 代码中添加了批量处理，所以有点长。代码如下： #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/console/time.h> #i
IncrementalRegistration这个类提供了一种配准云流的方法，其中每个云将与前一个云对齐。每两个点云配准采用IterativeClosestPoint或者IterativeClosestPointNonLinear算法。 代码如下： #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.
针对二维数据配准，需要控制的是变换矩阵的估计，一个旋转，两个平移为3D参数。更改ICP默认的估计变换矩阵的方法即可，代码中使用TransformationEstimationLM方法并且通过 te->setWarpFunction (warp_fcn);控制点云为3D变换。 setWarpFunction默认为6D变换 代码如下： #include <pcl/c
局部最大值滤波就是获取局部的最大值作为输出。 代码如下： #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/console/time.h> #include <pcl/filters/local_maximum.h> us
介绍：MC 代码如下： #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/vtk_io.h> #include <pcl/surface/marching_cubes_hoppe.h> #include <pcl/surface/marching_cubes_rbf.h> #include<pcl\features\normal_3d.
