python-pcl以及相关资料分享

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

Ubuntu下PCL官方提供安装方式是:

sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl

sudo apt-get update

sudo apt-get install libpcl-all

是很简单的 ,那么Python的PCL库的安装也是有教程的,但是相对于C++的库就比较小,例程也比较少,所以,操作有兴趣的同学可以查询网址

https://github.com/strawlab/python-pcl

https://www.quora.com/How-do-I-install-PCL-for-Python-in-Windows

Python的模块比较少主要就一下这几个模块:

  • I/O and integration; saving and loading PCD files
  • segmentation
  • SAC
  • smoothing
  • filtering
  • registration (ICP, GICP, ICP_NL)

The code tries to follow the Point Cloud API, and also provides helper function for interacting with NumPy. For example (from tests/test.py)

import pclimport numpy as np
p = pcl.PointCloud(np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype=np.float32))
seg = p.make_segmenter()
seg.set_model_type(pcl.SACMODEL_PLANE)
seg.set_method_type(pcl.SAC_RANSAC)
indices, model = seg.segment()

有兴趣的可以翻看相应的网页,此网页中涉及到Ubuntu ,macOSX,和windows系统下的源码下载。

对于微信交流群里的分享的资源都已经存在网盘中,现在分享一下,有资料的可以私信给我,待我整理好再分享出去,您也可以对自己的工作总结成Word文档,让更多的人看见并分享

(1) http://web.stanford.edu/class/cs231a/ 此课程名称是

CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition

都是关于多视图几何的课程啊,所以直接分享比较牛逼的MVG的视频课程

链接:https://pan.baidu.com/s/1jIzQWNO 密码:54bd

(2)既然这次推文史关于Python的那么久分享一些关于python 语言的学习教程:链接:https://pan.baidu.com/s/1eS2GTPK 密码:e78r

(3)其次就是关于点云的学习,我觉的群里的大部分研究者都是学生,所以想发论文还是要结合深度学习吧,关于深度学习的分享:

链接:https://pan.baidu.com/s/1pLHrFAj 密码:d5np

以上就是关于多视图几何,Python以及深度学习的的资料!有更好的资料的大佬们可以分享给我,带我整理再分享出去,大家一起学习!

那么对于安装python的PCL的库在Ubuntu系统下应该会很简单,但是例程比较少,可以自行研究,同时研究Python的小伙伴有可以分享的话,请积极分享喽。

原文发布于微信公众号 - 点云PCL(dianyunPCL)

原文发表时间:2017-12-10

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