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Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
各路安装方法参见https://github.com/strawlab/python-pcl,在此仅记录linux下的安装: 1.安装依赖库:
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。
本系列文章首先介绍什么是PCL以及PCL的功能。之后将讲解如何在Linux上安装PCL，为下一步测试、编程、开发做准备。后续的文章将对PCL官网上给出的教程进行解释、编译、调参等辅助学习，期间还会涉及到Linux的一些开发技巧、分享学习心得等。
Microsoft 在 .NET Framework 4 中添加了一个名为可移植类库 (PCL) 的新功能。 利用 PCL，您可以有选择性地面向 .NET Framework、Silverlight 和 Windows Phone 以及 Windows 应用商店和 Xbox 360 的多个版本，所有这些均可从单个 Visual Studio .NET 项目中实现。 当您选择 PCL 项目模板时，Visual Studio 会自动确保代码仅使用每个所选目标平台上存在的库。 这样就无需使用繁重的预处理器指令和多
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先，介绍了多视图几何的相关概念和常用算法，包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着，介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码，以及该库在点云处理中的应用。最后，分享了关于深度学习的一些学习资料，包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享，能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
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（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 。
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。
我们是接着上一篇文章安装虚拟机与pcl的配置（1）继续 使用快捷键“ctrl+alt+T”,来打开一个命令窗口如下图 比如我们在命令窗口下输入ls 我们会看到在主目录下的所有文件 下图是我插上u盘的
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。
来源丨https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295
https://aws.amazon.com/cn/premiumsupport/knowledge-center/connect-to-linux-desktop-from-windows/
Pret是用来对打印机安全进行测试的工具。它通过网络或者USB连接到设备，并利用给定打印机的语言进行渗透。目前绝大多数的打印机都是使用PostScript,pjl和pcl。这使得该工具可以通过这些打印机语言进行捕获或者操作打印作业，访问打印机文件系统和内存甚至造成物理层面上的破坏。
一般下采样是通过构造一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点，这样体素内所有点就用一个重心点来表示，进行下采样的来达到滤波的效果，这样就大大的减少了数据量，特别是在配准，曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高程序的运行速度，
关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别
关于PCL在ros的数据的结构，具体的介绍可查 看 wiki.ros.org/pcl/Overview
文件包含 nginx配置错误+user-agent文件头写入命令+读取access.log日志 考察任意文件读取，但是过滤了绝大部分的伪协议和flag，留下来的http和zip没过滤，但是没什么用，查看服务器的中间件是nginx，然后题目没有采用动态的靶场，所以尝试一下读取服务器的日志文件access.log，看一下能不能找到有用的payload或者flag，发现也被过滤了，而且，waf使用正则进行过滤的，可是到这里还是没什么思路，于是百度了一下路径绕过，发现有一个绕过的方法，就是利用nginx的配置错误，来进行路径拼接，整体是这样子的，直接访问/var/log/nginx/access.log时会被过滤，但是如果服务器配置错误的话，/var/vfree/../log/nginx/access.log的话，nginx默认会处理成/var/log/nginx/access.log，把vfree/../当成跳转上一层目录，也就是跳到了/var目录，于是就log后面的路径拼接到了/var后面，造成了目录穿越的漏洞，访问发现可以成功返回，如果环境没有被清空的话，通过全局搜索”PCL{“就可以翻到别人的flag，不好运就要自己写一个，整个access.log的组成是由IP - - 日期 - ”访问方法 访问路径 HTTP版本“ 状态码 字节 - USER-AGENT - - 这几部分组成，所以可以尝试通过请求头写入一段读取flag的php代码，然后flag再写入到日志文件中！！！所以直接get写入的话，访问access.log发现是可以写进去的，虽然会被防火墙拦截，但是所有访问都会先通过php处理任何在写入访问日志，所以flag就会被读取出来！！！
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
在测量较小的数据时会产生一些误差，这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话，会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞，可以采用对数据重采样来解决这样问题，通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分，
平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线，被认为是一种十分重要的性质。 法线提供了关于曲面的曲率信息，这是它的优势。许多的PCL的算法需要我们提供输入点云的法线。为了估计它们，代码分析如下
（2）使用ConditionalRemoval 或RadiusOutlinerRemoval移除离群点
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应小伙伴们后台留言，想要了解ROS中如何使用PCL，本篇文章就将具体介绍一下。文章中如有错误，欢迎留言指出。也期待大家能够积极分享和讨论。
中文译著已经出版，详情请参考：http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865
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)
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法，比如PointCloud的类和许多用于表示点，曲面，法向量，特征描述等点的类型，用于计算距离，均值以及协方差，角度转换以及几何变化的函数。
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。
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首先注意一点，这里是region growing segmentation，不是color-based region growing segmentation.
介绍一下在windows下安装虚拟机（对于虚拟机的Ubuntu系统还是双系统Ubuntu配置PCL的环境的步骤都是一样的）……
点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。
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可视化（visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的的理论，方法和技术，
PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类，与CloudViewer可视化类相比，PCLVisualizer使用起来更为复杂，但该类具有更全面的功能，如显示法线、绘制多种形状和多个视口。本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能，从显示单个点云开始。大多数示例代码都是用于创建点云并可视化其某些特征
http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后，有demo可以查看
全部资料幻灯片和示例代码：http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9772491
由于项目涉及点云目标识别和定位等相关内容，因此开始接触基于PCL的三维点云处理。对于PCL，官方解释是：PCL（Point Cloud Library，点云库）是吸收了前人点云相关研究的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。本系列文章主要记录关于PCL点云库的学习过程。
点云滤波不同于图像滤波，它指的是将原始激光雷达点云数据分为地面点和地物点的二分类过程。由于PCL点云库具备易用、且实现了大多数点云处理算法，我们使用PCL中的渐进形态学滤波算法对点云进行滤波：
已知点云P中有n个点，那么它的点特征直方图（PFH）的理论计算复杂度是，其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中，密集点云的点特征直方图（PFH）的计算，是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式，称为快速点特征直方图FPFH（Fast Point Feature Histograms）
上两篇介绍了关于欧几里德分割，条件分割，最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法，这一篇是关于区域生成的分割法，
记录关于我们运行roslaunch openni_launch openni.launch 命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理，只有知道它们的数据结构，才能很好的对数据进行处理，我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型，比如下面这些话题是我们经常使用的 /camera/depth/image /camera/depth/image_raw /camera/depth/points /camera/ir/image_raw /camera/rgb/image_color /camera/rgb/image_raw
在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法，例如：双边滤波，高斯滤波，条件滤波，直通滤波，基于随机采样一致性滤波， PCL中点云滤波的方案 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况，这几种情况分别如下： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 对应的方案如下： （1）按照给定的规则限制过滤去除点 （2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样 双边滤波算法是通过取临近采样点和加权平均来修正当前采样点的位置，从而达到滤波效果，同时也会有选择剔除与当前采样点“差异”太大的相邻采样点，从而保持原特征的目的
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）。
PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案。显然，这只能用有序的点云来完成，因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致。例如，如果你从一个传感器Kinect或Xtion的点云，你可以用这个来检索640x480 RGB图像匹配的点云。
PCL中进行点云去噪的方法比较多，其中一种基于统计学的方法比较新颖，其函数为StatisticalOutlierRemoval。其原理是将输入数据中每个点到临近点的距离分布情况进行计算，得到各点到它所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状由均值和标准差决定，平均距离在标准范围之外，就被定义为离群点而将其从数据集中删除。 其实现的关键代码进行说明：
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。
从深度图像中提取边界（从前景跨越到背景的位置定义为边界），对于物体边界：这是物体的最外层和阴影边界的可见点集，阴影边界：毗邻与遮挡的背景上的点集，Veil点集，在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点，它们是有激光雷达获取的3D距离数据中的典型数据类型，这三类数据及深度图像的边界如图：
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