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  • 02 PCL的框架结构

    01 处理管道的基本接口程序

    (1)创建处理对象:(例如过滤、特征估计、分割等)

    (2)使用setInputCloud 通过输入点云数据,处理模块

    (3)设置算法相关参数

    (4)调用计算(或过滤、分割等)得到输出。

    02 主要代码库模块

    (1)libpcl filters: 采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器;

    (2)libpcl features: 实现多种三维特征,如曲面发线、曲率、边界点估计、矩阵不变量、主曲率,PFH和FPFH特征,旋转图像、几份图像,NARF描述子,RIFT等

    (3)libpcl I/O: 实现数据的输入和输出操作,例如点云数据文件(PCD)的读/写

    (4)libpcl segmentation:实现聚类提取,例如:对参数模型(平面、柱面、球面、直线等)进行模型拟合点云分割提取等。

    (5)libpcl surface:实现表面重建技术,如网格重建、凸包重建、移动最小二乘法平滑等。

    (6)libpcl register:实现点云配准方法,如ICP等。

    (7)libpcl keypoints:实现不同的关键点的提取方法,多用于预处理步骤,确定哪里提取特征描述符。

    (8)libpcl range:实现支持不同点云数据集生成的范围图像。

    03 基本安装流程(Ubuntu下安装)

    APT安装

    sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install libpcl-all

    04 基本使用流程

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Pygoupfs/p/15306269.html
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