xiaoyaolangwj的博客

观察最后一个3，4，6，发现是取整四舍五入。

结果报错：报错实在windows10条件下发生的。转发请备注来源于：xiaoyaolangwj。查找资料，最后还是要定位到官方文档。这是在特征值模块中定义的。

【代码】点云数据格式转换（.xyz→.pcd）

采样一致性的目的：用于排除错误的样本。基于采样一致性算法的应用主要是对点云进行分割，根据不同设定的几何模型，估计对应的几何模型的参数，在一定允许误差范围内分割出在模型上的点云。目前PCL中支持的几何模型分割有空间平面、直线、二维或三维圆周、圆球、锥体。随机采样一致性的另一个应用就是点云的配准对的剔除。RANSAC随机采样一致性算法简介RANSAC是一种随机参数估计算法。RANSAC从样本中随机抽选出一个样本子集 使用最小方差估计算法对这个子集计算模型参数 然后计算所有样本与该模型

错误信息是：“pcl_isfinite”: 找不到标识符我搜了，好多网站，搜了好多包，都没有这个“pcl_isfinite”的定义。后来看别人的代码找到了。。。在我们自己的代码中：添加一行：# define pcl_isfinite(x) std::isfinite(x)这个函数主要目的是为了：检查某个值是不是正常数值。所以，用std的即可。...

天下苦PCL久矣。错误 LNK1120 5 个无法解析的外部命令错误 LNK2001 无法解析的外部符号 LZ4_resetStreamHC错误 LNK2001 无法解析的外部符号 LZ4_setStreamDecode错误 LNK2001 无法解析的外部符号 LZ4_decompress_safe_continue 错误 LNK2001 无法解析的外部符号 LZ4_decompress_safe错误 LNK2001 无法解析的外部符号 LZ4_compress_HC_continue .

关键点提取是2D和3D信息处理中不可或缺的关键技术。NARF（Normal Aligned Radial Feature）关键点NARF（Normal Aligned Radial Feature）关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的，关键点探测的重要一步是减少特征提取时的搜索空间，把重点放在重要的结构上，对NARF关键点提取过程中有以下要求：提取的过程必须将边缘以及物体表面变化信息考虑在内； 关键点的位置必须稳定，可以被重复探测，及时换了不同的视角； 关键点所在的位置必须有稳定的支持区

突然发现了这个：黑马机器人|PCL-3D点云教程。这个中文，比官网的英文起码语言上友好，关键人家把代码实际输出也展示了，与人家想必，我的笔记就是个屁。。。。。。自己砸自己场子咯。。...

在学习PCL官方文档Filtering一节中，或者学习《点云库PCL从入门到精通》的第六章第6.2.1节使用直通滤波器对点云进行滤波处理时，会有如下代码报错。#include <iostream>#include <ctime>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/filters/passthrough.h>int main (int argc, char** argv){ srand(time

需要滤波：噪声点 离散点 空洞滤波处理算法：双边滤波 高斯滤波 条件滤波 直通滤波 基于随机采样一致性滤波二次配置PCL环境如何简便操作：在笔记一中：PCL笔记一：Windows10安装PCL；与VS2019联合调试；保存点云为PCD文档。我们对如何在vs中配置PCL进行了讲解。当我们需要重新开辟一个项目时，如何简单易行呢？在VS中新建一个项目：比如02 滤波打开属性管理器：对比两个项目：我们发现：新项目缺少PCL的配置。如果想复用上一个项目中的配置..

深度图像获取方法由：激光雷达深度成像法 计算机立体视觉成像 坐标测量机法 莫尔条纹法 结构光法针对深度图像的研究重点：深度图像的分割技术 深度图像的边缘检测技术 基于不同视点的多幅深度图像的配准技术 基于深度数据的三维重建技术 基于深度图像的三维目标识别技术 深度数据的多分辨率建模 几何压缩技术。PCL中深度图像与点云最主要的区别在于：近邻检索方式不同。从一个点云创建一个深度图像#include <pcl/range_image/range_image.h

点云视窗类CloudViewer是简单显示点云的可视化工具类，可以让用户用尽可能少的代码查看点云。注意：点云视窗类不能应用于多线程应用程序中。CloudViewer的后端是通过PCLVisualizer来实现的。但是它在自己的线程中运行。1、可视化点云图：#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> // visualization模块下的CloudViewer头文件。#include <iostream> // 标准

点云数据主要是表征目标表面的海量点集合，并不具备传统实体网格数据的几何拓扑信息。点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。建立空间索引在点云数据处理中已被广泛应用，常见空间索引一般是自顶向下逐级划分空间的各种空间索引结构：BSP树、k-d tree、KDB树、R树、R+树、CELL树、四叉树、八叉树等。k-d tree对于区间和近邻搜索十分有用。PCL中k-d tree 库提供了k-d tree数据结构，基于FLANN进行快速最近邻检索。最近邻检

连接两个不同的点云为一个点云。两种情况：同种类型点云拼接： 同样N个点的xyz和rgb拼接：或者xyz与Normal的拼接。注意不同点云类型的转换。第一种：同种类型点云直接拼接。#include<iostream>#include<pcl/io/pcd_io.h>#include<pcl/point_types.h>using namespace std;int main(){ pcl::PointCloud<pcl::Point

PCD文件解析PCD文件读取PCD可视化

第一步：安装PCL官方github网站：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases里面有最新的版本：往下翻也有比较低的版本。下载：PCL-1.12.1-AllInOne-msvc2019-win64.exehttps://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/download/pcl-1.12.1/PCL-1.12.1-AllInOne-msvc2019-win64.exepcl-.

点云处理技术包括：点云获取 滤波 分割 配准 检索 特征提取 识别 追踪 曲面重建 可视化等方法技术。结合图论、模式识别、机器学习、数据挖掘和深度学习等人工智能算法之后又包含：同步定位于地图构建（SLAM） 三维模型检索 三维场景语义分析 广义点云等综合技术内容。...