pcl完全是乙個模組化的現代c++模板庫。其基於以下第三方庫：boost、eigen、flann、vtk、cuda、openni、qhull，實現點雲相關的獲取、濾波、分割、配準、檢索、特徵提取、識別、追蹤、曲面重建、視覺化等。
- boost：用於共享指標和執行緒；
- eigen：用於矩陣、向量等資料操作；
- flann：用於在kd樹模組中快速近鄰搜尋；
- vtk：在視覺化模組中用於3d點雲渲染和視覺化；
為了進一步簡化和開發，pcl被分成一系列較小的**庫：
- pcl filters：取樣、去除離群點、特徵提取、擬合估計等過濾器。
- pcl features：實現多種三維特徵的篩選，如：曲面法線、曲率、邊界點估計等。
- pcl i/o：實現資料的輸入和輸出操作。
- pcl su***ce：實現表面重建技術，如網格重建，凸包重建。
- pcl register：實現點雲配準方法，如icp等。
- pclkeypoints：實現不同的關鍵點提取方法。
- pcl range：實現支援不同點雲資料集生成的範圍影象。
PCL點雲庫 歐式聚類分割
pcl euclideanclusterextraction是基於歐式距離提取集群的方法，僅依據距離，將小於距離閾值的點雲作為乙個集群。具體的實現方法大致是 1 找到空間中某點p10，由kdtree找到離他最近的n個點，判斷這n個點到p的距離 2 將距離小於閾值r的點p12 p13 p14 放在類q...
PCL 1 PCL點雲庫安裝
2.傻瓜式安裝 下面的依賴項都整合進來了 中間安裝了boost vtk kinect驅動什麼的。反正是一路下一步，當然我的機器是win7系統，之前沒有安裝過pcl，比較純淨。之後又單獨安裝了qt4.8.2的sdk。3.測試 在安裝目錄下有share doc pcl 1.6 tutorials sou...
PCL庫學習筆記（PCL Visualizer）
本文展示了pcl visualizer的幾種基本用法。的主體是點雲庫提供的源 由於其是由cmake進行編譯，有輸入引數的選擇問題。為了方便vs的除錯執行過程，將其中的輸入介面進行了修改 中學習到的幾個知識點 1 int main int argc,char ar 中arg和ar 引數的含義 8098...