pcl库

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

1. pcl简介

PCL（Point Cloud Library）是一种用于处理三维点云数据的开源库，它提供了许多用于点云处理和分析的功能和算法。这些功能包括点云滤波、特征提取、配准、分割、表面重建等。PCL 提供了丰富的 C++ 类库和工具，使用户能够轻松地处理和操作三维点云数据。该库在计算机视觉、机器人学、自动驾驶等领域具有广泛的应用。

PCL 提供了丰富的功能和算法，可以应用于许多领域，包括但不限于：

1. 点云处理：PCL 提供了各种点云处理算法，如滤波、配准、分割等，可以用于点云数据的预处理和清洗。
2. 三维重建：利用 PCL 的表面重建算法，可以从点云数据中生成三维模型，适用于建筑重建、物体建模等领域。
3. 物体识别与跟踪：PCL 提供了一些用于物体识别与跟踪的算法，可以用于机器人视觉、自动驾驶等应用。
4. 地图构建：结合激光雷达等传感器数据，利用 PCL 可以构建环境地图，用于导航和定位。
5. 特征提取与描述：PCL 提供了各种特征提取算法，可以从点云数据中提取出各种特征，并用于目标识别、物体匹配等任务。

1.1 pcl下载

1. PCL官网：http://www.pointclouds.org/

2. pcl的安装及部署

3. pcl应用实例

3.1 点云

点云的格式

//点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr rgb_clound(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); 

点云的创建

//创建点云数据 void creatCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr &rgb_clound) { 
    } 

点云可视化

#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #define Random(x) (rand() % x) //窗口显示点云 void showCloudPointXYZRGB(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr &rgb_clound) { 
    boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer1(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer")); viewer1->addPointCloud<pcl::PointXYZRGB>(rgb_clound); viewer1->setBackgroundColor(0, 0, 0); // 设置点云大小 viewer1->addCoordinateSystem(0); //可选 可修改背景颜色 while (!viewer1->wasStopped()) { 
    viewer1->spinOnce(100);//调用内部渲染函数，重新渲染输出时间最大不查过time=100 } } void showCloudPointXYZ(std::vector<pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>>& cloud_clusters) { 
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr pointXYZRBG(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>); pcl::PointXYZRGB point; cout << "End show particle size:" << cloud_clusters.size() << endl; for (int i = 0; i < cloud_clusters.size(); i++) { 
    int color_B = rand() % 255; int color_G = rand() % 255; int color_R = rand() % 255; //int color_B = Random(255); //int color_G = Random(255); //int color_R = Random(255); for (int j = 0; j < cloud_clusters[i].size(); j++) { 
    point.x = cloud_clusters[i].points[j].x; point.y = cloud_clusters[i].points[j].y; point.z = cloud_clusters[i].points[j].z; point.r = color_R; point.g = color_G; point.b = color_B; pointXYZRBG->push_back(point); } } showCloudPointXYZRGB(pointXYZRBG); } 

3.2 pcl基本应用

当然，以下是一些基于PCL的简单代码示例，展示了如何在C++中使用PCL库进行点云处理的几个基本应用。这些代码示例仅供参考，你可以根据自己的需求进行进一步的定制和优化。

1. 点云滤波（使用Voxel Grid滤波器）
   Voxel Grid滤波器可以对点云进行下采样，减少数据量。
   

#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> int main(int argc, char** argv) { 
    // 读取点云数据 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud); // 创建滤波器对象 pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); sor.filter(*cloud_filtered); // 保存滤波后的点云数据 pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("output.pcd", *cloud_filtered); return (0); } 

2. 特征提取（使用Normal Estimation）
   Normal Estimation可以计算点云中每个点的法线。
   

#include <pcl/features/normal_3d.h> int main() { 
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud); // 创建法线估计对象 pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud(cloud); // 创建KdTree对象 pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>()); ne.setSearchMethod(tree); // 输出参数 pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>); ne.setRadiusSearch(0.03); ne.compute(*cloud_normals); // cloud_normals->points.size() 应与 cloud->points.size() 一致 } 

3. 物体识别与跟踪（使用SACSegmentation）
   SACSegmentation可以用于平面和对象的分割。
   

#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> int main() { 
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input.pcd", *cloud); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(1000); seg.setDistanceThreshold(0.01); seg.setInputCloud(cloud); seg.segment(*inliers, *coefficients); // inliers->indices 包含找到的平面的索引 } 

以上代码只是PCL功能的冰山一角，PCL提供的功能远不止这些。可以通过阅读PCL的官方文档和示例代码，进一步了解如何使用PCL进行三维点云数据的处理和分析。