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前置说明#xff1a;仅是个人在使用pcl开发过程中的总结#xff08;点云处理顺序或比较实用的功能#xff09;#xff0c;不喜勿喷#xff1b; 开发工具
开发IDE#xff1a;Qt Creator#xff08;Windo… 文章目录 开发工具个人看法 微信dhlddx B站演示视频
前置说明仅是个人在使用pcl开发过程中的总结点云处理顺序或比较实用的功能不喜勿喷 开发工具
开发IDEQt CreatorWindows开发语言C第三方库PCL\Opencv等
有关PCL和Opencv的配置可参考其他博主这里不在叙述 个人看法 如果有小伙伴使用过Opencv开发2D视觉算法的经验应该了解Opencv提供的接口并不能完全实现我们工业视觉中遇见的场景大部分可能是作为辅助同样PCL作为3D视觉的第三方库在开发有关3D视觉的算法时也只是辅助在工业3D视觉中大的开发内容PCL内部的一些接口仅是辅助作用。 如果刚接触PCL那么您可能需要了解一下在PCL中如何表示一个三维数据点以及如何加载和保存点云 3D点云处理PCL常用数据类型及IO说明 当加载了点云后我们可能很好奇点云是什么状态这时候您可以通过下面的方法查看我们加载的点云 3D点云处理显示点云 显示不同的颜色显示点云的法向量显示点云的位姿等 到此时我们已经完成了最基本的点云加载和显示这时候我们可以像处理2D图像一样通过pcl对点云进行一些简单的滤波操作滤除噪声如直通滤波、高斯滤波、双边滤波、快速双边滤波、统计滤波、条件滤波、半径滤波、中值滤波等 3D点云处理直通滤波器高斯滤波器3D点云处理双边滤波器快速双边滤波器附源码3D点云处理统计滤波器条件滤波器附源码3D点云处理半径滤波器中值滤波器 项目中实际使用至少对我来说最多的还是“统计滤波器”以及“法向滤波器”3D点云处理基于点云法向的点云滤波 另外“条件滤波器”可以演化为3D ROI(如2D ROI)提取感兴趣的点云提速 由于三维数据相对二维数据的数据量大处理起来比较耗时因此需要适时的对点云进行一些预处理降低点云数量如上述的滤波以及此处的预处理降采样体素滤波器、均匀降采样等 感兴趣区域上述的“条件滤波器” 3D点云处理基于八叉树的点云降采样3D点云处理体素滤波均匀采样 上述PCL提供的方法中存在的弊端是降采样后的点与实际的点不在重合因此对其进行了优化保证降采样后的点与原始点保持重合如下 3D点云处理体素滤波器均匀采样优化
