pcl

前言 　　大家好，时隔多年之后，我又开始了博客旅程。经历了很多事情之后呢，我发现自己的想法真的很简单：好好读书做课题，闲下来时写写博客，服务大家。所以我会继续写SLAM相关的博客。如果你觉得它对你有帮助，那是最好不过的啦！写作过程中得到了许多热心读者的帮助与鼓励，有些读者还成了要好的朋友，在此向大家致谢啦！关于SLAM，读者也会有很多问题。由于我个人精力和学力都有限，无法一一回答，向大家说声抱歉！有些共同的问题，我肯定会在博客里介绍的！ 　　前两天刚从珠海开会回来，与中山大学的同学们聚在一起玩耍，很开心！ 　　《一起做》系列已经结束，事实上它是我以前探索过程中的一些总结。虽然仍然有很多令人不满意的地方，不过相信读了那个系列，读者应该对SLAM的流程有一定的了解了。尤其是通过代码，你能知道许多论文里没讲清楚的细节。在这之后，我现在有两个规划。一是对目前流行的SLAM程序做一个介绍，沿着《视觉SLAM实战》往下写；二是介绍一些好用的开源工具/库，写成一个《SLAM拾萃》。我觉得这两部分内容，对读者了解SLAM会有较大的帮助。当然，如果你对我的博客有任何建议，可以在下方评论或给我发邮件。 　　本篇是《SLAM拾萃》第一篇，介绍一个建图工具：octomap。和往常一样，我会介绍它的原理、安装与使用方式，并提供例程供读者学习。必要时也会请小萝卜过来吐槽。（小萝卜真是太好用了

ubuntu 安装 PCL 安装所需依赖 安装 PCL 测试时若出现，cannot find -lvtkproj4错误 注意：apt-get 使用的是清华源 安装所需依赖 sudo apt-get update sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev sudo apt-get install cmake cmake-gui sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev sudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common sudo apt-get install libflann1.8 libflann-dev sudo apt-get install libeigen3-dev sudo apt-get install libboost-all-dev sudo apt-get install libvtk5.10-qt4 libvtk5.10 libvtk5-dev sudo apt-get install libqhull* libgtest-dev sudo apt-get install freeglut3-dev pkg-config sudo apt

这段代码主要功能:   - 读取保存有pose的文件,文件格式为:timestamp tx ty tz qw qx qy qz;   - 第3个参数dataset_i表示测试的第i个数据集的轨迹,代码中,直接将第i个数据集的groundtruth写死了.   - PCL绘制轨迹,用红色表示第一个文件中的轨迹,绿色表示第二个文件中的轨迹. **局部效果图: ** 代码如下: #include <iostream> #include <fstream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <Eigen/Geometry> #include <boost/format.hpp> // for formating strings #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <string> using namespace std; int main( int argc, char** argv ) { if(argc != 4){ cerr << "Error! ./joinMap

vs2019加载点云文件时，对点云数据处理，每次添加头文件**#include<windows.h>**，就会报一堆的错： 之前有参考其他人的解决方案， 降低SDK版本 ，但是我的似乎作用不大，无奈只好点开错误尝试，点开错误：C2598，找到错误的文件，做出如下修改： 原来是： template static std::string generateHeader (const pcl::PointCloud &cloud, const int nr_points = std::numeric_limits::max ()); 修改为： template static std::string generateHeader (const pcl::PointCloud &cloud, const int nr_points = (std::numeric_limits::max) ()); 类似的错误做出同样的修改 即可。 大功告成！（对于初学者的我，改出一个错误，都觉得知足啊） 来源： CSDN 作者： 静语流年 链接： https://blog.csdn.net/ximulixi/article/details/104071991

最近想从PCL库中继承类进行改写，然后遇到了很多问题，这里记录一下，自己是菜鸟，编译什么的都不太懂。 我们一般都是.cpp和.h的形式，PCL是在.h中定义，然后在.hpp中实现，.cpp的作用我现在也没搞明白，还有涉及预编译什么的，蒙； 从库的.h和.hpp分别复制了文件出来，命名成自己的，继承类也改了名： 原来的.h文件中B：A，C：B，一开始我只复制了C：B，并给C改了名，但是提示没有定义B，然后又复制了B：A，这时问题来了，B进行了重复定义，正确做法应该是include原来的.h文件，不要重定义B； 然后复制完.h文件后，记得最上面#ifndef语句必须要修改，不然这个.h文件不会起作用； 提示库里缺少一个.hpp文件，看usr/local中对应的文件夹下确实缺少这个文件，但是pcl自己的继承类就没有这个问题，不知道怎么规避的，没办法，使用cp指令拷贝进去； 同事说一般要么.cpp+.h，要么.hpp，不要.h和.hpp混用，然后我就删除了.hpp，把内容复制到.cpp，但是一直提示unreference，链接不到； 最后发现，模板类涉及二次编译，因此需要存放在同一个.h或者.hpp文件中，不能放到.cpp文件中，因此把函数的实现就放在.h文件的定义后面，也就是说直接实现就可以了； 来源： CSDN 作者： 历尽千帆_SLAM 链接： https://blog.csdn

void do_ransac(pcl::PointCloud<PointT>::Ptr cloud) { pcl::PointIndices::Ptr inliers; pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients pcl::SACSegmentation<PointT> seg; //pcl::SACSegmentationFromNormals<PointT, pcl::Normal> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); //seg.setModelType (pcl::SACMODEL_NORMAL_PLANE); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setDistanceThreshold(distance_threshold); seg.setMaxIterations(max_iterations); seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); } 求平面方程：ax+by+cz+d=0; cout<<"平面方程参数"<<coefficients->values[0]<

如图左边是原始的三维点云pcd格式，右边是投影到XOZ面上的数据，Y为0. #include <iostream> #include <pcl/filters/project_inliers.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/segmentation/extract_clusters.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include<cstdlib> #include <windows.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/correspondence.h> #include <boost/filesystem.hpp> using namespace pcl

通常点云数据很大，同时带有噪声和离群点，在点云分析之前需要先进行滤波处理，学习郭浩老师的点云处理，总结几种滤波方法。 1. 直通滤波器 // 创建滤波器对象 pcl :: PassThrough < pcl :: PointXYZ > pass ; pass . setInputCloud ( cloud ) ; pass . setFilterFieldName ( "z" ) ; pass . setFilterLimits ( 0.0 , 1.0 ) ; //pass.setFilterLimitsNegative (true); pass . filter ( * cloud_filtered ) ; 2. VoxelGrid滤波器 创建三维体素栅格，将体素栅格内所有点的重心代替体素中其他点，实现下采样。 // 创建滤波器对象 pcl :: VoxelGrid < pcl :: PointXYZ > sor ; sor . setInputCloud ( cloud ) ; sor . setLeafSize ( 0.01f , 0.01f , 0.01f ) ; sor . filter ( * cloud_filtered ) ; 3.StatisticalOutlireRemoval滤波器 对每一个点的近邻进行一个统计分析，计算点到近邻点的距离

首先第一种读取方式使用reader #include <pcl/point_types.h>//PCL对各种格式的点的支持头文件 #include <pcl/io/pcd_io.h>//PCL的PCD格式文件的输入输出头文件 #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> typedef pcl::PointXYZI PointT; int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>); // Generate pointcloud data，新建指针cloud存放点云 pcl::PCDReader reader; reader.read<pcl::PointXYZI>("1.pcd", *cloud);//读取1.pcd文件，用指针传递给cloud。 std::cout << "Loaded " << cloud->width * cloud->height << " data points from test_pcd.pcd with the following fields: " << std::endl; for (std::size_t i = 0; i < cloud-

文章目录 格式错误 格式错误 1.在函数‘_start’中：对‘main’未定义的引用 原因：编译的文件中，找不到main()这个函数 解决： 严格按照PCL默认格式写 int main（）{ } 不要写成 int main（）{ } 1.错误：pcl_viewer: symbol lookup error: pcl_viewer: undefined symbol [点击并拖拽以移动] 解决方法：sudo apt-get dist-upgrade https://answers.ros.org/question/227084/symbol-lookup-error-undefined-symbol/ 来源： CSDN 作者： low米 链接： https://blog.csdn.net/baoxiao7872/article/details/103946199