3D视觉学习计划之PCL库的基础知识
3D视觉学习计划之PCL库的基础知识
一、PCL库的概述
PCL是一个大型跨平台开源C++编程库，它在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来，实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。PCL支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位。以下是PCL库的结构框图。
二、PCL库的安装
PCL库可以通过源代码编译安装，也可以通过包管理器安装。这个在PCL官网上有具体的步骤。我是在Ubuntu20下进行的安装。安装结束后，可以使用QT等软件配置PCL进行代码编程。ubuntu20下QT配置PCL记录如下：https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/123426438
三、PCL库的数据结构
PCL库提供了许多数据结构，例如点云、法向量、曲率等。这些数据结构是PCL库中的核心概念，用于表示和处理点云数据。下面对这些数据结构进行扩展：
点云（PointCloud）：点云是PCL库中最基本的数据结构之一，用于表示三维空间中的一组点。点云可以包含不同类型的点，例如PointXYZ、PointXYZRGB、PointXYZRGBA等。每个点都有一个位置和可能的其他属性，例如颜色、法向量、曲率等。点云可以通过PCL库中的各种算法进行处理和分析，例如滤波、配准、分割、特征提取等。
法向量（Normal）：法向量是表示三维空间中曲面法线的一种数据结构。在点云处理中，法向量通常用于曲面重建、特征提取和配准等任务。PCL库提供了多种法向量估计算法，例如基于协方差矩阵的法向量估计、基于曲率的法向量估计等。
曲率（Curvature）：曲率是表示曲面局部形状的一种数据结构。在点云处理中，曲率通常用于特征提取和配准等任务。PCL库提供了多种曲率估计算法，例如基于协方差矩阵的曲率估计、基于曲率张量的曲率估计等。
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