一.前言:平时学习PCL需要一些点云图，我们收集了一些常用的PCD格式的点云图供大家学习。二.PCD截图: 三.下载:下载通道1下载通道2
1.版本要求 版本: >PCL1.0 2.简介 法向量是点云的一个重要特征，我们可以应用点云法向量到平面分割、模板匹配目标检测等领域中。下面介绍如何在PCL中计算法向量。 3.数据 本例中使用的点云数据（test.pcd）请见百度网盘分享。 链接：https://pan.baidu.com/s/1FKP2CnyhOrMgv1AS_7lr8
一.前言: 平时学习PCL需要一些点云图，我们收集了一些常用的PCD格式的点云图供大家学习。二.PCD截图: 三.下载:下载通道1下载通道2
论文阅读 原文：Fast Range Image Segmentation and Smoothing using Approximate Surface Reconstruction and Region Growing 1.摘要/简介 利用局部平面信息和临近点平滑测量点将图像分割为平面区域和其他的几何单元可以高速处理距离图像 相关 为了在复杂环境下获取目标部分，
一.开发环境:QT5.9.9+PCL1_8_1,环境配置好后，直接运行本源码就可以看到如下图效果。二.介绍:源码编译采用CMake编译器，初学者建议用CMake编译器，不要用QMake了，不然开发环境配置到你奔溃，因为PCL采用CMake编译，所以我们的QT工程也尽量选择CMake来编译。下载本源码后，通过QT打开项目对话框
1.版本要求 版本: >PCL1.0 2.简介 点云裁剪是点云目标检测不可缺少的预处理环节，截取目标所在区域点云对于目标检测的可靠性和效率都有着不可取代的作用。PassThrough是PCL开源库中简单好用的点云裁剪手段。 3.数据 本例中使用的点云数据（test.pcd）请见百度网盘分享。 链接：https
必须按顺序安装 #源码安装vtk wget http://www.vtk.org/files/release/7.1/VTK-7.1.0.tar.gz tar -xf VTK-7.1.0.tar.gz cd VTK-7.1.0 && mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install #安装
PCL1.x版本中的数据类型为： pcl:PointCloud<pcl::PointCloud> PointCloud 是C++ 的一个类（class），包含了以下数据字段： pcl:width<pcl::PointCloud::width>(int) 以点数为单位指定点云数据集的宽度。宽度有两种含义： 可以为无组织数据集指定云中的点的总数（等于点中元素的数量–
原来安装ros melodic libpcl-dev 1.8 自行下载安装PCL-1.11库后 总是出现undefined reference to 'pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ, flann::L2_Simple<float> >::radiusSearch(pcl::PointXYZ const&, double, std::vector<int, std::allocator<int> >&,
直通滤波器 // Create the filtering object pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud(cloud); pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(0.0, 1.0); //pass.setFilterLimitsNegative(true); pass.filter(*cloud_filtered); 体素
pclpy简介 pclpy是点云库(PCL)的Python绑定。使用CppHeaderParser和pybind11从头文件生成。 这个库正在积极开发中，api可能会发生变化。所包含的模块确实可以工作，但测试还不完整。目前只支持Windows和python 3.6 x64。 许多其他python库尝试绑定PCL。最流行的是python-
目录 一、主要函数 二、代码实现 三、结果展示 一、主要函数 getCorDistMeanStd() void pcl::registration::getCorDistMeanStd ( const pcl::Correspondences & correspondences, double & mean,double &am
环境：Ubuntu 16.04 当我们安装好PCL之后 （安装方法见：ubuntu16.04 安装 pcl），我们使用pcl来3D显示一个pcd文件内容 下载一个pcd文件 rabbit.pcd 链接：https://pan.baidu.com/s/1VWbTInrZ3Z9g23baage7ow 提取码：2ins 将rabbit.pcd文件放在文件夹中，打开终端输入 pcl_viewer ra
原文链接：https://blog.csdn.net/lilywri823/article/details/86583269 写在前言：如果你装不成功，never give it up，你需要的只是一个纯净的系统而已！很重要！！！我装了好几遍，最后在纯净的系统上才成功的！因为原来装了很多软件的系统有些依赖或者库可能版本不太对应。 PCL(Point Cloud Librar
八叉树的使用 一、八叉树简介 1、构建八叉树 2、八叉树的应用 3、八叉树的代码图解 二、代码实现 三、CloudCompare 一、八叉树简介 1、构建八叉树 八叉树（Octree）是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八
目录 一、算法原理 1、仿射变换 二、代码实现 三、结果展示 一、算法原理 1、仿射变换 二、代码实现 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h>
windows下cloudcompare是不自带pcl库的，无法加载.pcd文件，装上PCL后依然无法正常加载，找了半天。 根据官方提示原来是使用官方共享版本的PCL进行编译的问题，必须将相应的DLL复制到CloudCompare的可执行文件旁边。 现在版本pcl1.11.1基本的dll在编译的时候都会有唯独缺少OpenNI2.dll，需
主要思想：把点云坐标系转化到相机坐标系，然后转化到图像。因为在gazebo中参数都是给出的，所以没有使用标定，直接写出了投影矩阵Rt和内参矩阵P。根据投影到的点的颜色修改点云的颜色，把识别到的点云发布出来。 问题：现在标定没有成功，即点云和图像之间存在位置偏差，观察点云可以直到投
目录 一、不同类型的绘图 1、文件输入 2、数组输入 3、自定义显式函数 4、多项式函数 5、商函数 6、vector array输入 7、配对向量输入 二、绘制直方图 三、完整代码 四、结果展示
我需要在Debug和release模式下都运行PCL点云处理的代码，但是在Debug模式下运行没有问题，Release模式下运行出现如下这些问题 经检查发现，是在release模式下配置项目属性除了问题，问题如下图 release模式下，预处理命令不应该添加_DEBUG
基于PCL- 利用kdtree计算点云点距均值 //功能：利用kdtree计算点云点距均值 //cloud：代表输入点云 //k：代表定查询点邻域周围最近的K个点 float computeCloudResolution(const pcl::PointCloud<pcl::PointNormal>::ConstPtr &cloud, int k) { double res = 0.0; int n_points =
自定义点云类型并在PCL中进行使用 定义点云类型 自定义点云类型很简单，也有很多博客介绍了。这里介绍一种自定义的点云类型,每个点附加了一个 时间，存储于double变量中，如下： //Point Type: x/y/z/GPS time struct _PointXYZT { PCL_ADD_POINT4D; double gps_time; EIGEN_
1、pcl::registration::ConvergenceCriteria ConvergenceCriteria表示配准中使用的不同收敛标准的抽象基类。这应该作为迭代最近点(ICP)方法的一部分，以验证算法是否已经达到收敛。 通常来说有如下标准表示配准结束： 已达到最大迭代次数；变换(R, t)不能进一步更新(当前与之前的
基于PCL由txt转化pcd格式 #include<iostream> #include<fstream> #include<vector> #include<string> #include<pcl\io\pcd_io.h> #include<pcl\point_types.h> using namespace std; int main() { //定义一种类型表示TXT中xyz typedef struct TXT_
PCL欧式聚类效果显示 功能：欧式聚类根据欧式距离进行聚类 缺点：两类物体间有时点云有连接，并且连接处点云密度与物体密度相似，会导致聚类失败 #include <vtkAutoInit.h> VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL) #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #includ
