pcl

通过平面进行分割，代码中随机生成z=1平面上的点，修改三个点的z！=1，使用平面分割保留z=1上的点。 http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/planar_segmentation.php#planar-segmentation #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Fill in the cloud data cloud->width = 15; cloud->height = 1; cloud->points.resize

activePDF Meridian 是一款基于服务器的PDF创建器 控件 ，为组织里的每个用户配置集中的PDF创建，配置也相当简单，只需要把产品安装到服务器上并设置好打印机，最终用户可以简单地"打印为PDF"，就可以直接输出PDF到客户端了。 具体功能： 唯一的网络的、基于服务器的PDF打印机，投递PDF到客户端，除了网络还可以进行email和FTP 使网内用户都可以集中进行PDF创建 支持网络Print-to-PDF 功能，通过客户端和API 控制所有PDF输出设置，包含字体嵌入、安全、分辨率、印花、水印等 支持PDF/A和PDF/X输出 支持PCL到PDF转换 XPS到PDF转换 转换超过40种图像类型为PDF 支持PDF 1.3，1.4，1.5，1.6 数字签名输出PDF 加密保护输出的PDF文件 指定打印的分辨率和质量 设置压缩 设置输出目录和文件名 打印彩色为黑白 自动附加新页到存在的PDF文件 创建书签 支持TrueType和Postscript字体 设置PDF浏览模式 下载PDF创建器控件activePDF Meridian请到龙博方案网 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/1786090/blog/283030

最近开始研究PCL库，最终应用于立体视觉。在此，整理一些点云学习的博客或网址，向前辈们学习。 <持续更新中…> 希望博友也可提供自己觉得非常不错的学习资料 。 PCL库官网教程： http://pointclouds.org/documentation/ 里昂大学的机器人小组关于PCL的学习使用，非常全面，从易到难，非常适合初学者： http://robotica.unileon.es/index.php/PhD-3D-Object-Tracking 博客园的Being_young博主关于PCL的学习使用： http://www.cnblogs.com/li-yao7758258/category/954066.html PCL官方论坛，很多问题都可以在上面找到： http://www.pcl-users.org/ OpenMesh:有关多边形网格的C/C++库 http://www.openmesh.org/ libLAS：有关激光雷达数据操作的C/C++库 https://liblas.org/ CloudCompare：点云数据处理开发软件 http://www.cloudcompare.org/ 来源： CSDN 作者： Y忍冬草 链接： https://blog.csdn.net/y363703390/article/details/75073123

#include <pcl/point_types.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Fill in the cloud data cloud->width = 15; cloud->height = 1; cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height); // Generate the data for (std::size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) { cloud->points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].z = 1.0; } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4228078/blog/3135061

首先说明，我的PCL 1.8.0文件夹放在F盘下。 若想免去下次做项目再来配置pcl，则在属性管理器-debugX64-Microsoft.Cpp.x64.user双击。 在配置属性-VC++目录-包含目录下， F:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\include\vtk-7.0; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\Qhull\include; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\FLANN\include\flann; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\Eigen\eigen3; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\Boost\include\boost-1_61; F:\PCL 1.8.0\include\pcl-1.8; 在配置属性-VC++目录-库目录下， F:\PCL 1.8.0\lib; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\Boost\lib; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\FLANN\lib; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\OpenNI2\Lib; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\Qhull\lib; F:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\lib; 在C/C++-常规-附加包含目录下， F:\PCL 1.8.0\include\pcl-1.8; F:\PCL

Viewpoint Feature Histogram VFH（视点特征直方图）描述子，可以应用在点云聚类识别和六自由度位姿估计问题。最终计算得到的VFH点云大小为1，即vfhs->points.size()=1. http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/vfh_estimation.php#vfh #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/vfh.h> { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal> ()); ... read, pass in or create a point cloud with normals ... ... (note: you can create a single PointCloud<PointNormal> if you want) ... // Create the VFH estimation class, and pass the input

Fast Point Feature Histograms (FPFH) 执行效率慢，占用大量CPU，最终计算PFH的点云大小和输入的点云大小相同，即fpfhs->points.size() s= cloud->points.size() http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/fpfh_estimation.php#fpfh-estimation #include <pcl/features/fpfh_omp.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Create the FPFH estimation class, and pass the input dataset+normals to it pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh; //使用OMP多线程加速执行，待验证 //pcl::FPFHEstimationOMP<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh; //fpfh.setNumberOfThreads

PFH(Point Feature Histograms) 表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征表示法，计算速度快，但无法获得太多信息，因为它只是通过使用很少的几个参数值来近似表示一个点K的邻域的几何特性。 通过点特征直方图可以提供一个可度量的信息空间，详细可查看论文： Persistent Point Feature Histograms for 3D Point Clouds . 最近计算PFH的点云大小和输入的点云大小相同，即pfhs->points.size() s= cloud->points.size() http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/pfh_estimation.php#pfh-estimation #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/features/pfh.h> { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal> ()); //此处代码参考法向量 ... read, pass in

vs编译出现如下错误： 错误 1 error MSB3073: 命令“setlocal H:\PCL_BACKUP\PCL\CMake\bin\cmake.exe -DBUILD_TYPE=Release -P cmake_install.cmake if %errorlevel% neq 0 goto :cmEnd :cmEnd endlocal & call :cmErrorLevel %errorlevel% & goto :cmDone :cmErrorLevel exit /b %1 :cmDone if %errorlevel% neq 0 goto :VCEnd :VCEnd”已退出，代码为 1。 C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\Microsoft.CppCommon.targets 132 5 INSTALL 出现这种错误 网上大部分的解决方法： VS 编译后 install报错（error MSB3073） 但是这种方法会出现一个问题： 图片中的文件会没有； 网上还有许多解决方法： 比如说权限和位置；我都试过都不行 我最后的成功解决方案： 也许是我的重新生成位置出错； 来源： https://www.cnblogs.com/fcfc940503/p/11511279.html

#include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/common/centroid.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud; pcl::io::loadPLYFile("cube.ply", cloud); // Placeholder for the 3x3 covariance matrix at each surface patch 协方差矩阵 Eigen::Matrix3f covariance_matrix; // 16-bytes aligned placeholder for the XYZ centroid of a surface patch Eigen::Vector4f xyz_centroid; // Estimate the XYZ centroid 质心 pcl::compute3DCentroid(cloud, xyz_centroid); // Compute the 3x3 covariance matrix pcl::computeCovarianceMatrix(cloud, xyz_centroid, covariance_matrix); std::cout << xyz_centroid