pcl点云库python

Ⅰ 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

Ⅱ 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;
}
}

Ⅲ 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

Ⅳ 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)pcl点云库python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

Ⅳ 初学pcl点云库，想搞三维重建，一堆问题，求前辈指点迷津

请问这个问题解决了吗？萌新万分感谢