在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本，样本不同对应的应用不同，例如剔除错误的配准点对，分割出处在模型上的点集，PCL中以随机采样一致性算法（RANSAC）为核心，同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性算法（RANSAC）最大似然一致性算法（MLESAC），最小中值方差一致性算法（LMEDS）等，所有估计参数算法都符合一致性原则。在PCL中设计的采样一致性算法的应用主要就是对点云进行分割，根据设定的不同的几个模型，估计对应的几何参数模型的参数，在一定容许的范围内分割出在模型上的点云。
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。
PCL（Point Cloud Library，点云库）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相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换，作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换。用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快。
十二、图像检测-异常检测 35 Learning Unsupervised Metaformer for Anomaly Detection 图像异常检测 (Anomaly detection，AD) ，解决图像异常的分类或定位问题。本文解决基于重建的图像 AD 方法的两个关键问题，即模型适应性和重建差异性。前者将 AD 模型概括为处理广泛的对象类别，而后者为定位异常区域提供了有用的线索。 方法核心是一个无监督的通用模型，称为 Metaformer，利用元学习模型参数来实现高模型适应能力和实例感知注意力来
使用统计分析技术，从一个点云数据中集中移除测量噪声点（也就是离群点）比如：激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集，另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点，使效果不好，估计局部点云特征（例如采样点处法向量或曲率变化率）的运算复杂，这会导致错误的数值，反过来就会导致点云配准等后期的处理失败。
除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外，一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感。Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法，其对物体姿态变化鲁棒性好，对旋转不敏感，可以很好的检测出物体的角点。甚至对于标定算法而言，HARRIS角点检测是使之能成功进行的基础。
将pcl-1.6.0-pdb-msvc2010-win32文件夹中的内容复制到C:\Program Files (x86)\PCL1.6.0\bin路径中
数据采集接线端子板和线缆是数据采集系统的重要组成部分，目前很多数据采集卡与接线端子通常使用SCSI系列连接器。
硬盘驱动器 (Hard Disk Drive，简称HDD) 是一种常见的持久性存储设备。它使用磁盘作为存储介质，通过旋转磁盘和移动读写头来读取和写入数据。本文将详细介绍 HDD 的存储架构，包括内部组件、工作原理和数据组织方式。
刚接触PCL两个月，在群主和群友的帮助下完成了PCL1.6.0 和1.8.0的配置，这里记录了我配置过程中的问题，可能很小白，不足之处希望各位见谅指正。
下载路径：http://unanancyowen.com/en/pcl181 （这个并不是官网，官网是这个:http://pointclouds.org/）
将多个数据集合并成一个全局一致的模型通常使用一种称为"配准"的技术来完成。其关键思想是识别数据集之间的对应点，并找到一个最小化对应点之间距离的变换关系。由于对应点的查找受到数据集的相对位置和方向的影响，因此需要重复这个过程。一旦最小化误差降到给定的阈值以下，就可以说完成了配准。pcl_registration库实现了众多点云配准算法，适用于有序和无序点云的数据集。
我刚刚开始接触PCL，懂的东西也很少，所以总是出现各种各样的问题，每次遇见问题的时候要查找各种各样的资料，很费时间。所以，今天我把我遇见的常见问题分享给大家，讲解的步骤尽量详细，让和我一样基础差的小伙伴能尽快进入到PCL点云库的学习中，希望能和大家进步。
本文提出的原型对比学习(PCL) ，统一了非监督式学习的两个学派: 聚类学习和对比学习。PCL 推动了机器学习和人工智能的圣杯--非监督式学习技术的进步，并向无需人类指导的机器智能迈出了重要的一步。
在工业界，利用激光雷达获取点云数据，很早就有应用了，如进行测高、遥感等。近几年的大规模发展得益于自动驾驶和机器人领域的火热，激光雷达成为重要的感知手段而得到人们关注，点云处理也成为热门。
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http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后，有demo可以查看
关键点也称为兴趣点，它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上，可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性，区别性的点集，从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术
作为一个新手，我这次配置该环境的主要目的是运行相关文件，因此对一些原理并没有深入了解，所以只能说一说我配置的过程。（其实很多情况弄得我摸不着头脑，仿佛又回到了做模电实验的那段时光，莫名其妙就出现问题，没有任何改变又突然变正常）
之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1，如何学习PCL以及一些基础的知识 2，PCL中IO口以及common模块的介绍 3, PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍
文章中提到很多问题的解决办法，由于微信排版不容易，所以大家如果觉得别扭可以前去网盘下载，（因为我特意搞了一个网盘存储大家的分享以及工程，论文等等）网盘地址在文章末尾处。 后期里面也会有其他点云分享者的分享，当然大家有问题可以到微信下评论，当然更重要的是大家要点赞对作者的幸苦表示感谢！
标题：Pose Estimation using Local Structure-Specific Shape and Appearance Context
1.1 点击path添加（4个bin路径即包含dll,exe文件夹）: (win10直接一行一行添加，win7；隔开)
首先rgbdslamv2 是2014年开源出来的一个机遇RGBD相机构建点云地图的框架【1】，作者已经在github上开源出了代码【2】，并且给出了一个一键安装的脚本（install.sh）。但是我们会发现，我们直接运行这个install脚本会在~/Code目录下创建一个rgbdslam_catkin_ws 工作空间，然后我们按照传统的catkin_make命令进行编译会发现代码直接编译通过,，不会提示任何错误信息，但是在使用命令
(1) octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构，每个内部节点都正好有八个子节点，介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索，实现“体素内近邻搜索（Neighbors within VOxel Search）”,"K近邻搜索（K Nearest Neighbor Search）","半径内近邻搜索"（Neighbors within Radius Search）
随着新型，低成本的3D传感器硬件的出现（例如Kinect），以及科研人员在高级点云处理研究上的不断努力，3D感知在机器人技术以及其他领域显得愈发重要。
近年来，深度学习逐渐在计算机视觉领域占据主导地位。计算机视觉的主流任务，如图像分类和目标检测，在深度学习技术的帮助下也取得了惊人的成功。庞大的网络由于其强大的表示能力，在上述任务中往往能获得更好的特征提取性能。然而，考虑到系统的实时性能和用户体验，这样的庞大网络很难满足产品的要求。
背景：在使用ISSKeypoint3D求取点云的keypoint的时候，编译pcl程序，竟然提示源码中错误，逆天了！其实还是自己失误！
PCL（PointCloudLibrary）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、MacOSX、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 。
关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分，所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据，本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的，其中有很多细节如果直接更改源程序，可能会因为数据类型，或者头文件等各种原因编译不过，会导致我们比较难得找出其中的错误，首先我们看一下我自己设定的一个场景，然后我用kinect获取数据
要学会PCL首先要对C++进行学习，所以这里我们首先对PCL库的代码中常见的C++的技巧进行整理和概述，并且对其中的难点进行细化讲解。首先我们搞清楚PCL库的文件形式、是一个以CMake构建的项目，库中主要以cpp,.h，.hpp文件三种文件形式。那我们知道cpp是C++工程中函数实现的代码，以下是根据PCL库中的代码中常用的C++特征。基本介绍请查看文章：点云及PCL编程基础
由于LiDAR一次扫描只能得到局部点云信息，为了能获得全局点云信息（如一个房间、一个三维物体），就需要进行多次连续扫描，并进行点云配准。由于每次扫描得到的点云都有独立的坐标系，因此点云配准时要进行坐标变换（旋转、平移），将多帧不同坐标系下的点云整合到一个坐标系下。
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
对点云的操作可以直接应用变换矩阵，即旋转，平移，尺度，3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如：
这将自动生成一个呈矩形的点云，检测的特征点处在角落处，参数-m是必要的，因为矩形周围的区域观测不到，但是属于边界部分，因此系统无法检测到这部分区域的特征点，选项-m将看不到的区域改变到最大范围读取，从而使系统能够使用这些边界区域。
好吧，虽然转载了别人的博客，那个步骤确实是我想要的，还挺详细，但是考虑到别人可能会将其删除等原因，还是自己写篇日志，记录下。（PS：弄这个东西搞了快3个月的时间，真的是这样。写这篇算是对自己三个月经历的总结，说多了都是泪）
在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的，它只能割出大概的点云（可能是杯子的一部分，但杯把儿肯定没分割出来）。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了（比如风筝和人，在不用三维形态学去掉中间的线之前，是无法分割风筝和人的）。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效，没法靠它来分割桌上的碗和杯子。也就是说，上述算法更关注能不能分割，除此之外，我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题。也就是说，有没有哪种方法，可以在一个点不多，一个点不少的情况下，把目标和“其他”分开。
在这篇文章将介绍如何使用CUDA-PCL处理点云来获得最佳性能，由于PCL无法充分利用Jetson上的CUDA，NVIDIA开发了一些具有与PCL相同功能的基于CUDA的库。代码地址：https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/cuPCL.git（只有动态库和头文件，作者说源码将在未来开源）。
大家在做点云的时候经常会用到QT，但是我们需要使用QT做点云的可视化的时候又需要VTK，虽然我们在windows下安装PCL的时候就已经安装了VTK，由于跟着PCL安装的VTK是没有和QT联合编译的，所以在使用PCL和QT做点云可视化界面的时候是无法使用可是QT的插件QVTKWidget，本文将主要讲解一些PCL在Ubuntu系统和windows使用QT做界面的一些分享。
上周点云公众号开启了学习模式，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！（目前已经有成员反馈，还有需要小伙伴没有发过来哦，下周开始会将分享整理出来，定期分享，并将文档上传至github组群，已经有部分分享上传至github组群中，供大家下载查看，并且有问题可以在github的issues中提问，大家可以相互提问并解答）
点云表面法向量是一种重要几何表面特性，在计算机图像学中有很广的应用，例如在进行光照渲染和其他可视化效果时确定一个合理的光源位置。
基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。
本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。
AI 科技评论按：Zaur Fataliyev 是在 LG 电子的一名机器学习工程师，为了方便大家对带有复现代码的经典顶会论文进行查询，他在 GitHub 上将这些论文进行了统一打包：https://github.com/zziz/pwc，该名单将每周更新一次。
1.http://pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows.php#compiling-pcl-windows
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