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。
PCL 是一个应用广泛的点云数据处理库,其使用 C++ 语言编写,支持多种操作系统平台。其整体架构图如下:
最近主要在研究点云后处理模块,虽然一直在丰富完善我们自己编写的点云库,但是对于PCL的源码,非常具有参考价值。因而,对于PCL的源码编译工作,显得格外重要。
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:
Github库在这(这里用1.8.1):https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/tag/pcl-1.8.1
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。
上周在一篇共享的开源的方案中我们介绍了理论的研究部分,处于好奇,本人决定亲自测试一下该开源的方案,虽然了解PCL的同学应该都知道,该开源库中也有关于点云的压缩和解压的研究,效果也很好。在之前的博客中,我们有过介绍,将来如果有机会更加可以继续深入解析其中的理论以及代码部分,这里我们首先来学习一下这一优秀的开源代码。首先介绍一下这篇文章《Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression》
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!
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。
在上一篇文章 点云配准(一 两两配准)中我们介绍了两两点云之间的配准原理。本篇文章,我们主要介绍一下PCL中对于多幅点云连续配准的实现过程,重点请关注代码行的注释。
Draco 由谷歌 Chrome 媒体团队设计,旨在大幅加速 3D 数据的编码、传输和解码。因为研发团队的 Chrome 背景,这个开源算法的首要应用对象是浏览器。但既然谷歌把它开源,现在全世界的开发者可以去探索 Draco 在其他场景的应用,比如说非网页端。目前,谷歌提供了它的两个版本: JavaScript 和 C++。
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
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
我对点云模块了解得也不算深入,此处单纯地想和大家分享一下这几天我所学习到的点云滤波知识,如有不到之处,还请后台留言多多指正。
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,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,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)
PDAL是点云数据处理的库。这是一个C/C++开源库,用于点云数据的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理,但它也不限于激光雷达数据。
ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展,点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能,这篇文章也将粗略介绍。
pcl_ros是一个用于将PCL(点云库)与ROS(机器人操作系统)集成的软件包。它提供了用于在ROS环境中处理和可视化点云数据的工具和功能。
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
内容:使用游戏手柄、使用RGBD传感器,ROS摄像头驱动、ROS与OpenCV库、标定摄像头、视觉里程计,点云库、可视化点云、滤波和缩减采样、配准与匹配、点云分区
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。
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。
关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看 wiki.ros.org/pcl/Overview
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)。
基于视觉的三维重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
标题:HoPE: Horizontal Plane Extractor for Cluttered 3D Scenes
计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍,【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下,涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章 双目视觉的匹配算法综述 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究(综述) 单目图像的深度图估计:综述 机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos
自从加入学习圈「3D视觉技术」以来,与小伙伴们一起讨论交流了近200多个学术问题,每每遇到一些令我难以回答的问题,我都会为自己学识有限而深感焦虑。好在圈里有很多热心的小伙伴总能在我「危难」之时,替我补充回答,并且每每补充回答总是让我惊叹不已。在此深表感谢。
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。
对于刚入门PCL的初学者来说。这篇就是福利啊!教程十分的详细,讲解十分到位,请大家不吝点赞,来鼓励这位分享者!,有问题就评论,回及时回复的,谢谢支持!
三维点云为物理世界精细数字化提供了高精度的三维表达方式,广泛应用于三维建模、智慧城市、自主导航系统、增强现实等领域。然而点云的数据海量、非结构化、密度不均等特点给点云的存储和传输带来了巨大挑战,因此在有限的存储空间容量和网络传输带宽中实现低比特率、低失真率的点云压缩具有重要的理论意义和实用价值。
以激光扫描为代表的主动采集装备在易操作性、机动灵活性、智能化、高效化等方面日益成熟,利用三维成像技术采集密集点的空间坐标、色彩纹理和反射强度等信息,可高保真且快速重建被测目标的三维实体,在工程测量、生物医学、智慧城市、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等科学与工程研究中发挥十分重要的作用[1-4]。
标题:Pose Estimation using Local Structure-Specific Shape and Appearance Context
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。
PCL库中的geometry模块主要提供了点云几何计算的工具,geometry模块提供了点云和三维网格(mesh)处理的一些基本算法和数据结构。
来源丨https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295
关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别
因为最近要处理3D点云数据,要用到PCL的处理工具箱,不得不配置并学习有关于PCL的知识。PCL即Points Cloud Library,开源点云数据处理工具箱,刚开始时,我还以为是自己看错了,应该是PLC,哈哈哈,之前真的是没听过。PLC处理3D points就相当于opencv处理2维图像数据一样。
来源丨https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/91897736
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。
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 。
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。
最重要的参考资料是官网:https://pointclouds.org/,Docs是函数手册,Tutorials是代码示例,两者结合学习(shiyong)。
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,
环境:windows10、VS2013、opencv 2.49、openNi、PCL1.8
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库,编程是C++,依赖项较少,但是相比较于PCL来说,代码更有可读性,PCL中大量的使用C++高级特性,阅读起来比较难并且不易重构拆解代码,而cilantro重点放在了3D案例上,尽量减少了样板代码的数量,包含了对点云常见的操作,是一个比较简单易懂的API,所以该库可以被广泛的模块化,并且支持多维度数据进行操作,同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师,是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士,是感知机器人小组的成员。
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