pcl點雲庫python

Ⅰ 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

Ⅱ 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;
}
}

Ⅲ 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

Ⅳ 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)pcl點雲庫python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

Ⅳ 初學pcl點雲庫，想搞三維重建，一堆問題，求前輩指點迷津

請問這個問題解決了嗎？萌新萬分感謝