用pcl實現包圍球演算法源碼

⑴ 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。

(1)用pcl實現包圍球演算法源碼擴展閱讀

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

⑵ pcl的ICP有用四元數實現的嗎

創建一個pcl::PointCloud實例Final對象，存儲配准變換後的源點雲，應用ICP演算法後，IterativeClosestPoint能夠保存結果點雲集，如果這兩個點雲匹配正確的話（也就是說僅僅對其中一個應用某種剛體變換，就可以得到兩個在同一坐標系下相同的點雲）

⑶ 怎麼用tortoisesvn生成pcl源碼目錄

TortoiseSVN是一個SVN的客戶端,下面是我以前不知道從哪復制的大致使用,希望對你有用： 五.客戶端的使用 1.Checkout Repository 首先要Checkout伺服器端的Repository, 所謂的Checkout就是指獲得伺服器端指定的Repository存儲的所有文件. 這個Checkout和Visual Source Safe的Checkout意義完全不一樣, VSS的Checkout指的是鎖定某個文件,如果你以前使用過VSS, 在學習Subversion時這個問題一定要注意. Checkout的具體方式是： 在客戶端新建一個空目錄,比如：F:\Project1 在該目錄上單擊右鍵,在彈出式菜單中選中SVN Checkout..., 之後在「URL of Repository」文本框中填入你想要連接的Repository的地址, 這個URL地址可以用瀏覽方式加入. 對於在本教程第二節建立的Repository, URL應該是「svn://xxx/project1」 (xxx可以是伺服器端主機名,也可以是伺服器端的ip地址). 然後點OK,會彈出一個認證對話框, 輸入在教程第三節設置的用戶名和密碼. 點OK後就完成了對Repository的Checkout. 比如：在伺服器端Repository中有一個a.txt文件, 那麼Checkout之後F:\Project1目錄下也會出現一個a.txt文件. 在本例中由於伺服器端的Repository還未添加任何文件, 所以在客戶端的F:\Project1下沒有文件被Checkout. 執行Checkout除了會在F:\Project1產生Repository存儲的文件及目錄外, 還會產生了一個「.svn」的隱含目錄,該目錄是由subversion管理的, 不要刪除或者手工改動其中的文件和目錄. 現在F:\Project1中的文件和目錄就叫做Repository的「Working Copy」簡寫「WC」 (這個簡寫...汗). 以後對Repository中文件和目錄的修改,添加,刪除的操作, 都是通過對這個「Working Copy」的操作實現的. Checkout執行完後, 會發現F:\Project1目錄的圖標的左下角附著了一個小的狀態圖標 (當F:\Project1目錄中的文件改變時,這個狀態圖標也會隨之變化), 它表示F:\Project1是一個Repository的「Working Copy」, F:\Project1內的所有文件和目錄也會有類似的狀態圖標. 2.添加文件 將要添加的文件或者目錄拷貝到F:\Project1下, 然後在該文件或目錄上單擊右鍵,TortoiseSVN->Add,點OK. 如果添加了不止一個文件或目錄, 則滑鼠不要在F:\Project1中點中任何文件, 然後單擊右鍵,TortoiseSVN->Add, 就可以添加多個文件或目錄. 這時文件的狀態圖標會發生變化. Add命令只是告訴本地的「Working Copy」將該文件納入版本管理, 並沒有將這個改變提交到伺服器端, 如果想要別人也看見你對Repository的修改,你需要 在F:\Project1下單擊右鍵,SVN Commit..., 將你所做的修改提交到Repository. 文件的狀態圖標也會更新. 不管你在「Working Copy」內添加、修改、刪除文件後, 要想其他人也看見你的修改, 都必須用Commit命令將所做修改遞交到伺服器端的Repository. 3.修改文件 用文本編輯器或IDE對文件修改後, 文件的狀態圖標會變化, 然後單擊右鍵,SVN Commit... 提交修改,只有當執行Commit提交修改後, 你所作的修改才會反映到伺服器端的Repository中. 4.刪除文件 刪除文件時,選中要刪除的文件或目錄, 單擊右鍵,TortoiseSVN->Delete,提交修改. 注意千萬不要用「Delete」鍵來刪除文件,否則將無法提交你的修改. 這一點對目錄的刪除來說尤為重要.

⑷ 哪位大神有ICP（迭代最近點）演算法的C++代碼，可以對兩組三維點雲進行配準的，求一個能用的，感激不盡……

創建一個pcl::PointCloud實例Final對象，存儲配准變換後的源點雲，應用ICP演算法後，IterativeClosestPoint能夠保存結果點雲集，如果這兩個點雲匹配正確的話（也就是說僅僅對其中一個應用某種剛體變換，就可以得到兩個在同一坐標系下相同的點雲）

⑸ 游戲場景管理的八叉樹演算法是怎樣的

八叉樹（octree）是三維空間劃分的數據結構之一，它用於加速空間查詢，例如在游戲中： 加速用於可見性判斷的視錐裁剪（view frustum culling）。加速射線投射（ray casting），如用作視線判斷或槍擊判定。 鄰近查詢（proximity query），如查詢玩家角色某半徑范圍內的敵方NPC。碰撞檢測的粗略階段（broad phase），找出潛在可能碰撞的物體對。總括而言，前3個應用都是加速一些形狀（frustum、ray、proximity shape如球體）的相交測試（intersection test）。這種做法是adaptive的，就是說按照一定的條件（葉節點只能有一個點）來進行分割。實際上，我們可以設置其他條件去決定是否分割一個葉節點，例如節點內的點超過10個，或是最多分割4層就不再分割等等。在分割時，我們只需檢查點是在每個軸的哪一方，就能知道該點應放置在哪個新的節點里。建立了一個四／八叉樹之後，我們可以得出一個重要特性： 如果一個形狀S與節點A的空間（正方形／立方體）不相交，那麼S與A子樹下的所有點都不相交。那麼，在相交測試中，我們可以從根節點開始，遍歷四／八叉樹的節點，如節點相交就繼續遍歷，如不相交就放棄遍歷該子樹，最後在葉節點進行形狀與點的相交測試。這樣做，一般能剔除許多點，但注意最壞的情況是所有點集中在一起，那麼就不起加速作用。因此，除了傳統的四／八叉樹實現，也可以參考一些更新的技術。

⑹ PLC 的PLSV指令怎麼運用

LD M10

PLSV D10 Y0 Y3

D10：輸出脈沖頻率，僅用於Y0和Y1

Y3：旋轉方向信號，可應用PLC任何輸出點（但不能重復用脈沖輸出點）

當M10閉合時，以D10指定的頻率從Y0輸出脈沖，如果D10為正值，Y3閉合，若為負值，Y3斷開。

當M10閉合期間，用MOV等指令改變D10的值，輸出脈沖頻率立即改變。

當M10由閉合轉為斷開，立即停止脈沖輸出。

缺點：PLSV輸出頻率沒有加減速過程，所以應用於控制步進或伺服電機時，需要別的指令改變D10的值來實現頻率的減減速，如RAMP指令。

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控制原理：

當可編程邏輯控制器投入運行後，其工作過程一般分為三個階段，即輸入采樣、用戶程序執行和輸出刷新三個階段。完成上述三個階段稱作一個掃描周期。在整個運行期間，可編程邏輯控制器的CPU以一定的掃描速度重復執行上述三個階段。

在輸入采樣階段，可編程邏輯控制器以掃描方式依次地讀入所有輸入狀態和數據，並將它們存入I/O映象區中的相應的單元內。輸入采樣結束後，轉入用戶程序執行和輸出刷新階段。在這兩個階段中，即使輸入狀態和數據發生變化，I/O映象區中的相應單元的狀態和數據也不會改變。因此，如果輸入是脈沖信號，則該脈沖信號的寬度必須大於一個掃描周期，才能保證在任何情況下，該輸入均能被讀入。

⑺ 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;
}
}