点云库pclpdf

⑴ 学习点云库，这句话不是很理解

pcl 是一个命名空间，跟std类似，PointCloud是类模板，<pcl::PointXYZ>是模板类实例化的类型，PointCloud<pcl::PointXYZ>就是一个实例化了的模板类，ptr是只能指针，相当于之前普通指针声明的*，cloud是指针变量，就是一个指向PointCloud<pcl::PointXYZ>类对象的指针，new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>就是给了一个地址初始化指针

⑵ 如何去掉pcl点云库中点云的nan点

在这里直接使用程序开实现一个点云的旋转，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>
// 命令行的帮助提示
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;
}
// 读取文件
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;
}
}
//载入文件
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 点云数据处理的5个步骤

摘要 1. 点云滤波（数据预处理）

⑷ 什么是PCL编程

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，可以免费进行商业和学术应用。

(4)点云库pclpdf扩展阅读

PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是目前技术中最快的。

PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要，从0.6版本开始，PCL就已经被移入到Windows，MacOS和Linux系统，并且在Android系统也已经开始投入使用，这使得PCL的应用容易移植与多方发布。

参考资料来源：网络-PCL

⑸ pcl学习需要哪些硬件

库PCL。
近几年视觉都是一个很火的方向。而PCL点云库实现了大部分的三维点云处理算法，方便了立体视觉的研究。而立体视觉可以配备在机器人上作为导航的方案，也可以装备在工厂当中的质量检测仪器，以及在农业中也能被用于农作物的三维成像。
换句话说，现在的研究都是呈现多学科交叉的态势。
比如一个机器人显然不是单一某个专业的技能可以实现的。
根据题主的问题，我想题主应该目前是大三或大四的阶段。假如题主要继续读研的话，我想题主可以多根据自己的研究方向来学习和锻炼的技能，换句话说如果你的研究中需要用到PCL就去好好学习吧，不要纠结自己是什么专业的。

⑹ Pcl 点云有缩放怎么匹配

1.先按固定的套路介绍一下pcl的配库的过程
2.按照点云的加载，显示，分割，精简，三角化这几个大方向进行介绍
3.以上几个大的方向又会涉及到一些基本的点云操作工具:KD-tree,octree
4.附带的介绍一些辅助性的代码，例如怎么去加速（可能有的只是思路，没有具体的代码）
5.介绍一些其它的开源的点云库-如cloudcompare

⑺ ubuntu12.04怎么安装pcl

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

二，安装库
$ 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，编译库
$ 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，测试PCL
1、HOME目录下 pcl-trunk->doc->tutorials->content->sources下有PCL例程：这里我选择的是cloud_viewer文件夹下的cloud_viewer.cpp
2、创建demo包
$ cd catkin_ws/src/
$ catkin_create_pkg demo std_msgs rospy roscpp
3、将cloud_viewer.cpp文件拷贝到demo文件下，同时用cloud_viewer文件夹下的CmakeList.txt代替demo文件夹下的CmakeList.txt文件
4、编译运行cloud_view.cpp源文件
$ cd demo
$ sudo cmake .
$ sudo make
$ ./cloud_viewer

五，运行结果

至此，PCL点云库安装与测试完毕！