點雲庫pclpdf

⑴ 學習點雲庫，這句話不是很理解

pcl 是一個命名空間，跟std類似，PointCloud是類模板，<pcl::PointXYZ>是模板類實例化的類型，PointCloud<pcl::PointXYZ>就是一個實例化了的模板類，ptr是只能指針，相當於之前普通指針聲明的*，cloud是指針變數，就是一個指向PointCloud<pcl::PointXYZ>類對象的指針，new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>就是給了一個地址初始化指針

⑵ 如何去掉pcl點雲庫中點雲的nan點

在這里直接使用程序開實現一個點雲的旋轉，新建文件matrix.cpp

#include <iostream>

#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/console/parse.h>
#include <pcl/common/transforms.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
// 命令行的幫助提示
void showHelp(char * program_name)
{
std::cout << std::endl;
std::cout << "Usage: " << program_name << " cloud_filename.[pcd|ply]" << std::endl;
std::cout << "-h: Show this help." << std::endl;
}

int main (int argc, char** argv)
{
if (pcl::console::find_switch (argc, argv, "-h") || pcl::console::find_switch (argc, argv, "--help")) {
showHelp (argv[0]);
return 0;
}
// 讀取文件
std::vector<int> filenames;
bool file_is_pcd = false;
filenames = pcl::console::parse_file_extension_argument (argc, argv, ".ply");
if (filenames.size () != 1) {
filenames = pcl::console::parse_file_extension_argument (argc, argv, ".pcd");
if (filenames.size () != 1) {
showHelp (argv[0]);
return -1;
} else {
file_is_pcd = true;
}
}
//載入文件
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr source_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ());

if (file_is_pcd) {
if (pcl::io::loadPCDFile (argv[filenames[0]], *source_cloud) < 0) {
std::cout << "Error loading point cloud " << argv[filenames[0]] << std::endl << std::endl;
showHelp (argv[0]);
return -1;
}
} else {
if (pcl::io::loadPLYFile (argv[filenames[0]], *source_cloud) < 0) {
std::cout << "Error loading point cloud " << argv[filenames[0]] << std::endl << std::endl;
showHelp (argv[0]);
return -1;
}
}

⑶ 點雲數據處理的5個步驟

摘要 1. 點雲濾波（數據預處理）

⑷ 什麼是PCL編程

PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人點雲相關研究基礎上建立起來的大型跨平台開源C++編程庫，它實現了大量點雲相關的通用演算法和高效數據結構，涉及到點雲獲取、濾波、分割、配准、檢索、特徵提取、識別、追蹤、曲面重建、可視化等。

支持多種操作系統平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式實時系統上運行。如果說OpenCV是2D信息獲取與處理的結晶，那麼PCL就在3D信息獲取與處理上具有同等地位，PCL是BSD授權方式，可以免費進行商業和學術應用。

(4)點雲庫pclpdf擴展閱讀

PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先進高性能計算技術，通過並行化提高程序實時性。K近鄰搜索操作的構架是基於FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所實現的，速度也是目前技術中最快的。

PCL中的所有模塊和演算法都是通過Boost共享指針來傳送數據的，因而避免了多次復制系統中已存在的數據的需要，從0.6版本開始，PCL就已經被移入到Windows，MacOS和Linux系統，並且在Android系統也已經開始投入使用，這使得PCL的應用容易移植與多方發布。

參考資料來源：網路-PCL

⑸ pcl學習需要哪些硬體

庫PCL。
近幾年視覺都是一個很火的方向。而PCL點雲庫實現了大部分的三維點雲處理演算法，方便了立體視覺的研究。而立體視覺可以配備在機器人上作為導航的方案，也可以裝備在工廠當中的質量檢測儀器，以及在農業中也能被用於農作物的三維成像。
換句話說，現在的研究都是呈現多學科交叉的態勢。
比如一個機器人顯然不是單一某個專業的技能可以實現的。
根據題主的問題，我想題主應該目前是大三或大四的階段。假如題主要繼續讀研的話，我想題主可以多根據自己的研究方向來學習和鍛煉的技能，換句話說如果你的研究中需要用到PCL就去好好學習吧，不要糾結自己是什麼專業的。

⑹ Pcl 點雲有縮放怎麼匹配

1.先按固定的套路介紹一下pcl的配庫的過程
2.按照點雲的載入，顯示，分割，精簡，三角化這幾個大方向進行介紹
3.以上幾個大的方向又會涉及到一些基本的點雲操作工具:KD-tree,octree
4.附帶的介紹一些輔助性的代碼，例如怎麼去加速（可能有的只是思路，沒有具體的代碼）
5.介紹一些其它的開源的點雲庫-如cloudcompare

⑺ ubuntu12.04怎麼安裝pcl

一，下載PCL
$ git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git pcl-trunk
$ ln -s pcl-trunk pcl

二，安裝庫
$ sudo apt-get install cmake
$ sudo apt-get install g++
$ sudo apt-get install libboost1.55-all-dev
$ sudo apt-get install libeigen3-dev
$ sudo apt-get install libflann-dev
$ sudo apt-get install python
$ sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev
$ sudo apt-get install libudev-dev
$ sudo apt-get install openjdk-6-jdk
$ sudo apt-get install freeglut3-dev
$ sudo apt-get install doxygen
$ sudo apt-get install graphviz
$ sudo apt-get install libpng12-dev
$ sudo apt-get install libgtest-dev
$ sudo apt-get install libxmu-dev
$ sudo apt-get install libxi-dev
$ sudo apt-get install libpcap-dev
$ sudo apt-get install libqhull-dev
$ sudo apt-get install libvtk5-qt4-dev
$ sudo apt-get install python-vtk
$ sudo apt-get install libvtk-java

三，編譯庫
$ cd pcl-trunk
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=None -DBUILD_GPU=ON -DBUILD_apps=ON -DBUILD_examples=ON ..
$ make
$ sudo make install

四，測試PCL
1、HOME目錄下 pcl-trunk->doc->tutorials->content->sources下有PCL常式：這里我選擇的是cloud_viewer文件夾下的cloud_viewer.cpp
2、創建demo包
$ cd catkin_ws/src/
$ catkin_create_pkg demo std_msgs rospy roscpp
3、將cloud_viewer.cpp文件拷貝到demo文件下，同時用cloud_viewer文件夾下的CmakeList.txt代替demo文件夾下的CmakeList.txt文件
4、編譯運行cloud_view.cpp源文件
$ cd demo
$ sudo cmake .
$ sudo make
$ ./cloud_viewer

五，運行結果

至此，PCL點雲庫安裝與測試完畢！