本教程演示如何使用已知系数的几何模型,例如平面或球体,对一个点云进行滤波操作。 代码如下 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/filters/model_outlier_removal.h> #include <p
利用 PCL 可以分割坐落于某一平面上的物体,首先要对整体点云执行平面分割,以找到场景中的某一平面,然后利用 pcl::ExtractPolygonalPrismData 类,可以分割出在该平面之上的物体聚类。 具体的使用流程是: 加载点云 滤波之类的预处理(这一步可有可无,取决于你的点云是否需要滤波) 对整体点云执行 RANSAC 平面分割,得到某一平面的内点索引 inliers 和平面方程系
本教程演示如何在代码中使用迭代最近点(ICP)算法,该算法通过最小化两个点云的点之间的距离,并变换它们来确定一个点云是否是另一个点云的刚性变换。 程序将加载两个不同的点云,然后,ICP 算法将其中一个点云和另外一个点云对齐。用户每次按“空格”键时,都会进行一次 ICP 迭代并刷新可视化窗口。 我的点云数据是从 D435i 深度相机采集的,里面本身就有一些无效点,故在代码中有一个函数用于剔除无效
pretanslate 相当于左乘,translate 相当于右乘。 在 PCL 中我建立了一个原始坐标系 original 和一个转换之后的坐标系 transformed 来帮助理解。 代码如下 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> #include <pcl/point_cloud.h> #
在上一篇文章中我们介绍了如何在 Ubuntu16.04 安装 PCL 点云库,本期我们接着学习如何在自己的工程代码中使用点云库吧。 由于 PCL 本身就是用 CMake 构建的,所以小编在这里推荐大家也使用 CMake 来构建自己的PCL 项目。 示例代码 如下是一个代码文件示例,展示了如何使用 PCL 里被广泛使用的 Voxel Grid 滤波器。 #include
方式一: 直接按照 PCL 官网的 Prebuilt Binaries 安装,以下是链接 Downloadspointclouds.org/downloads/ 官网一共给出了 3 种操作系统下的安装方式,分别是 Windows、macOS、Linux 我们拉到最底部会看见针对 Linux 平台的安装方式 打开 Ubuntu 的命令行工具,直接输入 sudo apt
积分
粉丝
勋章
TA还没有专栏噢
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信