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pcl的使用基础,python-pcl安装

::Ptr sor_cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZRGB ->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ> ,KdTree将被建立 pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ()); ::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptrcloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::Normal /build.sh即可,执行过程中出现错误,需要修改setup.py文件的pcl版本,vtk6.3版本,提示libtk*.so找不到,在setup.py中删除即可(和我安装的apt install libvtk6

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Ubuntu18.04安装PCL(详细教程)

Ubuntu18.04安装PCL Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic 下面介绍Ubuntu18.04下安装ros-melodic 在ubuntu18.04中qt-sdk已经被舍弃,亲身测试不需要安装。 make 等待漫长的编译之后 sudo make install ---- 验证PCL是否安装成功 按照以上步骤直接生成.cpp文件运行会发现找不到头文件,原因是需要使用Cmake 编译(包括连接到 /pcd_write_test 安装完成,尽情享受PCL的魅力吧。 ---- PCL卸载 卸载有问题的PCL1.7(vtk bug等等,例如:不能显示深度图) (这里描述的pcl1.7,具体版本请查看自己安装的对应版本) sudo rm -r build sudo rm

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    PCL

    ::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); //创建法线估计估计向量 pcl::NormalEstimation ,KdTree将被建立 pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ()); //其他相关操作 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptrcloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud cloud和法线normals传递给它 pcl::PFHEstimation<pcl::PointXYZ,pcl::Normal,pcl::PFHSignature125> pfh; pfh.setInputCloud //基于已给的输入数据集,建立kdtree pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>::Ptrtree(new pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ>())

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    PCL-1.8.0安装与配置问题(2)

    继续分享关于PCL-1.8.0安装的配置问题的一个小例程 测试文件说明(有同学提问,所以就说一下) 我用别人的例子说明,首先需要点云数据,pcd格式的,本文用麦子的点云文件,放在工程自己创建的“my <iostream> #include<pcl/io/io.h> #include<pcl/io/pcd_io.h> intuser_data; //以下为外部函数 void viewerOneOff( ::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptrcloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>); pcl::io::loadPCDFile 即将以下语句 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloud(newpcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>); 改为 pcl: / 所以有必要说一下,过一些天,再更新在windows安装虚拟机以及如何安装pcl等问题 附件(本例程代码已经上传到我的CSDN地址是:http://download.csdn.net/detail

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    PCL-1.8.0安装与配置问题(1)

    PCL版本:PCL-1.8.0-AllInOne-msvc2013-win64,注意是64位的。 1.安装PCL库 打开安装包,如下图所示的是安装包,没有的可以自己去官网下载 ? 按下安装,默认是全选的,没有选上的自己勾上。之后就是等待了。 ? 有需要安装QT的可以安装,本人是自己另外安装了Qt5.5.1,安装在默认的路径下,在此不做详细介绍。 2.以上就是PCL安装的详细步骤,其实就是和装软件差不多。 \OpenNI2\Tools;C:\Program Files\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin 注意:根据自己安装的文件路径设置,不要照搬上面的。 3.安装pcl后,最难的估计就是在VS中配库了,本文用的是2013VS A首先,新建工程,如下图 ? B将编译平台更改为64位的。 ? 具体步骤如下 步骤1: ? 步骤2: ?

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    虚拟机安装以及PCL的配置(2)

    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 ? 在Ubuntu系统系统下安装PCL等库可以借鉴的网址 http://www.pclcn.org/study/shownews.php? ,就可以安装pcl了 这里有两种安装方式 (1)命令行直接安装 sudoadd-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl sudoapt-get ://github.com/PointCloudLibrary/pcl cd pcl (进入解压后下载的源码文件中) mkdir build cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE 与PCL的粒子,你可以去CSDN下载来测试编译检查你的pcl环境是否已经安装成功 下载的地址:http://download.csdn.net/detail/u013019296/9843606 然后把我们的工程文件复制到我们的

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    虚拟机安装以及PCL的配置(1)

    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)…… (1) 下载VMware安装(自己百度一下,会有很多可供下载的) (2) 安装方式: 双击,一路点击next,不用更改安装路径(当然你也可以更改),选择安装“典型”即可 ? 接着就有安装成功的提示的页面 ? 然后双击桌面的安装的软件 ? 进入后的界面 ? 选择“创建新的虚拟机” 点击“下一步” ? 点击下一步,需要你设置你的用户名和密码 这里你可以自己设置,比如我的设置就是用户名为pcl 密码就是123,接着点击下一步 ? 这个界面你可以更改虚拟机的名称和安装的位置,你也可以使用默认的位置 ? 后面将会如何安装PCL以及在QT的使用,等等问题,这也是最近帮别人做小东西记录的过程,其中难免有错误,有发现的可以评论指出, (尽量不要私信,评论也是可以看到会及时回复的,谢谢)

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    PCL法线估计

    > #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> int main(int argc,char**argv) {//创建点云对象 pcl::PointCloud <pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); //创建法线的对象 pcl::PointCloud<pcl::Normal >::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); //读取PCD文件 if(pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(argv PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 法线对象pcl::PointCloud<pcl ::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); // 读取文件if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ

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    PCL中PFH、FPFH理论

    群主心声 越来越多小伙伴的关注,感谢大家无私的分享,最近的文章都是来自群友们的学习分享,我们即将组织第二次学习分享交流,仍然关注PCL中涉及到的算法理论学习。

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    PCL学习八叉树

    PCL中Octree模块及类介绍pcl::octree::Octree2BufBase< LeafContainerT, BranchContainerT > 实现了同时存储管理两个八叉树与内存中,可以十分高效的实现八叉树的建立管理等操作 viewer.wasStopped ()) { 存储压缩点云的字节流对象 std::stringstream compressedData; 存储输出点云 pcl::PointCloud::Ptr cloudOut (new pcl::PointCloud ()); 压缩点云 PointCloudEncoder->encodePointCloud (cloud, compressedData); * 创建从OpenNI获取点云的抓取对象 pcl::Grabber* interface = new pcl::OpenNIGrabber (); 建立回调函数 boost::function f = ::visualization::CloudViewer viewer;pcl::io::OctreePointCloudCompression* PointCloudEncoder;pcl::io::

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    PCL点云分割(1)

    >); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); pcl::PointCloud (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients_plane (new pcl::ModelCoefficients ::PCDReader reader; pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>), cloud_f ::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> vg; pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud ::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices); pcl::

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    PCL入门系列之二】PCL模块介绍(一)

    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 PCL的滤波器模块用于3D点云数据滤波应用,其包含异常值和噪声消除算法。由于测量误差,某些数据集会呈现大量阴影点。这使得局部点云的3D特征估计变得复杂。 以稀疏异常值为例,PCL对去除稀疏异常值的实现基于数据中某点到邻域点距离分布的计算。 关键点 PCL关键点库包含两个点云关键点检测算法的实现。 关键点(也称为兴趣点)是图像或点云中稳定、独立的点,可以使用定义明确的检测标准来识别。 PCL的kd树库使用FLANN提供Kd树数据结构,允许使用快速最近邻搜索。FLANN是用于在高维空间中执行快速近似最近邻搜索的库。

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    PCL 特征模块

    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // fill in the cloud data here pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); // estimate normals and fill in \a normals pcl::PointCloud<pcl::Boundary> boundaries; pcl::BoundaryEstimation<pcl::PointXYZ (0.02); // 2cm radius est.setSearchMethod (typename pcl::search::KdTree<PointXYZ>::Ptr (new pcl::search 输出的数据结构是 pcl::PrincipalCurvatures。

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    pcl小分享

    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! ? 解决办法: pcl的类都是类模板机制,传入的模板类型很关键! ? PointCloudOut 代表点云容器,容纳点云的数据类型  PointCloud::Ptr、PointCloudIn::ConstPtr 代表指针点云容器,指针类型  pointNT 代表点云法线 似乎PCL1.7 和PCL1.8版本的各个模块有一些调整以及函数名称的大小写都有一定的变化,所以在使用的过程中,会经常遇到错误!

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    PCL入门系列之一】点云库PCL简介

    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。 PCL框架由许多先进算法构成,包括滤波、特征估计、表面重构、配准、模型拼合和分割等。 PCL目前已成功编译并配置在Linux, MacOS, Windows, 和Android/iOS等平台上。为了简化开发,PCL被分割成了一系列可单独编译的小型代码库。 对于这些模块,PCL官网给出了简单的讲解和代码以及效果图。但是值得一提的是,在学习过程中不要盲目崇拜官方权威。

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    PCL常见错误集锦

    以下是一名网友的分享,大家可以对应着自己的遇到的错误学习学习哈 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。 运行环境:PCL-1.8.0-AllInOne-msvc2013-win64,是64位的,VS2013英文版。 问题1:如何获取PCD文件。 Startingfrom PCL 1.8.0 model sample size is a protected member of theSampleConsensusModel class. 所以建议在学习一段时间之后,能写一点总结分享大家 PCL-1.8.0安装与配置问题(1) PCL-1.8.0安装与配置问题(2)

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    PCL滤波介绍(2)

    建立文件statistical_removal.cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h <pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 定义读取对象 pcl::PCDReader reader; // 读取点云文件 <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/ModelCoefficients.h pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_projected (new pcl::PointCloud

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    python下使用pcl

    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: sudo add-apt-repository ppa (地址:https://github.com/strawlab/python-pcl) git clone https://github.com/strawlab/python-pcl 进入python-pcl 目录,输入命令: sudo python setup.py install 如果报错,使用命令 sudo pip install cython 安装python-pcl的依赖库后再执行安装命令即可。 /全是这样的文件,手动讲我的pcl_2d-1.8.pc文件添加进去,终于安装上了 sudo cp . /travisCI/pcl_2d-1.8.pc /usr/lib/pkgconfig/

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    PCL 可视化

    类似于opencv的highgui例程显示二维图像,在屏幕上绘制基本的二维图形,库提供了以下几点:(1)渲染和设置视觉特性的方法(如颜色、大小、透明度等)在PCL任意n维的点云数据集pcl::PointCloud (4)大量的几何和颜色处理pcl::PointCloud datasets?(5)a pcl::RangeImage 可视化模块?. More...struct pcl::visualization::ImageViewer::ExitMainLoopTimerCallbackstruct pcl::visualization::ImageViewer More...class pcl::visualization::PCLPainter2DPCL Painter2D main class. More...class pcl::visualization::PCLPlotterPCL Plotter main class.

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