目录
- 配库
- 常用数据免费下载链接
- 百度网盘
- 一、点云滤波
- 1、常用滤波器
- 2、采样滤波
- 3、裁剪滤波
- 二、KD树与八叉树
- 1、KD树
- 2、八叉树
- 三、点云配准
- 粗配准
- 精配准
- 对应关系
- 配准精度
- 坐标转换
- 刚体运动变换
- 四、点云拟合分割
- 1、RANSAC
- 2、最小二乘拟合
- 3、其他几何分割
- 五、 三维重建
- 六、特征点与特征描述
- 1、点云的属性
- 2、关键点提取
- 3、特征描述子
- 七、 基础函数
- 1、common模块
- 2、其他
- 八、 点云可视化
- 1、Plotter模块
- 2、Viewer模块
- 九、 PCL之VTK
- 十、 点云与图像
- 十一、交互式操作
- 十二、PCL处理las点云
配库
截止2023年1月18日,最好用的版本是PCL1.11.1,其次是PCL1.13.0。
- Win10 系统下 VisualStudio2019 配置点云库 PCL1.11.1
- Win10 系统下VisualStudio2019 配置点云库 PCL1.12.0
- Win10 系统下VisualStudio2019 配置点云库 PCL1.12.1
- Win10 系统下VisualStudio2022 配置点云库 PCL1.13.0
常用数据免费下载链接
- 常用经典斯坦福点云数据
- 常用3D点云数据免费下载.rar
- txt格式的点云数据horse.txt
- RANSAC点云配准测试数据.rar
百度网盘
链接:https://pan.baidu/s/1mL_iK3C8R8SEPc6SiOV16g
提取码:6zru
一、点云滤波
一篇关于滤波模块介绍的文章pcl_filters模块api代码解析
1、常用滤波器
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PCL 直通滤波器
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PCL 体素滤波器
PCL 改进体素滤波
PCL 最小点数约束的VoxelGrid体素滤波 -
PCL 统计滤波器
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PCL 半径滤波器
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PCL 条件滤波器
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PCL 条件滤波器——基于曲率的下采样
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PCL 模型滤波器
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PCL 投影滤波器
PCL 点云投影到拟合平面
PCL 点云投影到球面
PCL 点云投影到圆柱 -
PCL 索引提取器
PCL 从一个点集中提取一个子集 -
PCL 高斯滤波
PCL 点云添加高斯噪声并保存 -
PCL 双边滤波
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PCL 基于法线的双边滤波
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PCL 快速双边滤波
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PCL (多线程)快速双边滤波
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PCL 中值滤波
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PCL 移除边缘不连续点
2、采样滤波
- PCL 均匀采样
- PCL 快速均匀采样
- PCL 随机采样
- PCL 法线空间采样
- PCL 索引空间采样
- PCL MLS上采样
- PCL 最远点采样
3、裁剪滤波
- PCL CropHull任意多边形内部点云提取
- PCL CropBox 过滤/提取给定立方体内的点云数据
- PCL 平面裁剪器(PlaneClipper3D)的使用
- PCL LocalMaximum消除局部最大的点
- PCL GridMinimum获取栅格最低点
二、KD树与八叉树
1、KD树
一篇关于PCL中KD树理论介绍的优秀文章:PCL中Kd树理论
- PCL KD树的使用
- PCL 点云圆柱形邻域搜索
- PCL addLine可视化K近邻
- PCL 点云平均密度计算(版本一)
- PCL 计算点云平均密度(版本二)
- PCL 删除点云中重叠的点(方法一)
- PCL 删除点云中重叠的点(方法二)
- PCL 快速删除点云中重叠的点(方法三)
2、八叉树
一篇关于PCL中八叉树理论介绍的优秀文章:PCL中八叉树理论
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PCL 八叉树的使用
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PCL 八叉树的应用——点云压缩
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PCL 八叉树的应用——空间变化检测
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PCL 求八叉树的体素中心
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PCL 基于八叉树的体素滤波
三、点云配准
粗配准
- PCL 4PCS算法实现点云配准
- PCL K4PCS算法实现点云配准
- PCL 改进的RANSAC算法实现点云粗配准
- PCL SAC-IA 初始配准算法
- PCL 刚性目标的鲁棒姿态估计
- PCL 将对象模板与点云对齐
- PCA 实现点云粗配准(C++版)
精配准
关于点云配准,很不错的综述文章:
- PCL中的点云配准方法
- 点云配准资源汇总
- 基于点云方式的6D姿态识别
- 最新点云配准综述:A comprehensive survey on point cloud registration(悉尼大学&悉尼科技大学)
1、点到点的ICP算法
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PCL ICP算法实现点云精配准
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PCL KD-ICP实现点云精配准
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PCL 交互式迭代最近点精配准
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PCL 多幅点云配准
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【论文复现】——基于SAC_IA和NDT融合的点云配准方法
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【论文复现】——基于NDT与ICP结合的点云配准算法
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【论文复现】——利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法
-
【论文复现】——A Fast Point Clouds Registration Algorithm for Laser Scanners
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PCL 融合3DSC的采样一致性ICP配准算法
2、点到面的ICP算法
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PCL 点到面的ICP算法
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PCL 点到面的ICP算法(线性最小二乘优化)
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PCL 点到面的ICP算法(非线性最小二乘优化)
3、改进的ICP算法
- PCL Trimmed ICP
- PCL 使用GICP对点云配准
- PCL 目标函数对称的ICP算法
- PCL 优化改进的点到面ICP算法
- LM-ICP 实现点云精配准
- PCL 方向向量约束的改进ICP算法
4、基于概率模型的算法
- PCL 3D-NDT 算法实现点云配准
对应关系
- PCL: CorrespondenceEstimationNormalShooting的使用
- PCL 查找对应点并可视化
- PCL 提取两片点云的重叠部分并保存
- PCL 提取两片点云的非重叠部分
- PCL 计算两片点云重叠区域的均值标准差
- PCL 获取两个空间对齐点云之间的差异
- PCL 实现K近邻查找匹配点对
- PCL RANSAC剔除误匹配点对
- PCL FPFH查找对应点对SVD进行配准
- PCL 法向量夹角剔除错误匹配点对
- PCL 基于距离的错误对应关系去除
- PCL 根据特征描述子获取对应关系
- PCL 基于中值距离的对应关系去除
配准精度
- PCL 中 getFitnessScore()的计算
- 点云配准精度评价指标——均方根误差
- 点云配准—计算旋转平移误差
- PCL 中 getFitnessScore()的计算
坐标转换
- PCL 欧式变换,实现点云坐标变换
- PCL 仿射变换,实现点云平移旋转
- PCL SVD分解求变换矩阵
- SVD分解求变换矩阵(C++详细过程版)
- PCL 点云变换
刚体运动变换
- Eigen空间变换模块使用
- Eigen(几何模块)——常用相互转换
- Eigen——四元数的应用
四、点云拟合分割
关于点云分割很不错的综述文章:
- 三维点云分割综述【上】
- 三维点云分割综述【中】
- 三维点云分割综述【下】
1、RANSAC
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PCL RANSAC 拟合直线
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PCL RANSAC拟合分割多条直线
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PCL 计算三维空间中点到直线的距离
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PCL 角度约束的RANSAC拟合直线
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RANSAC拟合平面
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PCL 夹角约束的RANSAC拟合平面
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PCL RANSAC拟合二维圆
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PCL RANSAC三维点云空间3D圆拟合
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PCL RANSAC拟合空间3D球体
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PCL RANSAC分割提取多个球体
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RANSAC拟合圆柱
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PCL 中实现平面模型分割
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PCL 分割多个平面
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PCL 分割指定阈值内的平面
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PCL 圆柱体模型分割
2、最小二乘拟合
- PCL 实现最小二乘平面拟合
- PCL 最小二乘拟合多项式曲线
- PCL 最小二乘拟合二次曲面
- PCL 最小二乘拟合二维圆
- PCL 最小二乘拟合空间直线
- PCL 最小二乘拟合二维直线
3、其他几何分割
一篇关于PCL中几何分割模块综述的博客:PCL点云分割总结
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PCL 欧式聚类分割
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PCL 区域生长分割
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PCL 基于颜色的区域生长分割
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PCL 最小图割分割
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PCL 法线微分分割
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PCL 基于超体素的点云分割
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PCL 渐进式形态学滤波
五、 三维重建
三维重建综述文章:三维重建技术综述
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PCL 无序点云的三角剖分
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PCL 泊松曲面重建法
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PCL 泊松曲面重建法(多线程加速版)
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PCL 移动立方体算法
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PCL 耳切三角剖分算法
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PCL 平面点云B样条曲线拟合
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PCL 基于B样条曲线的曲面重建
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PCL 重建点云凸包并可视化
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PCL a-shape 曲面重构(凹包算法扩展)
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PCL 平面点云的凸多边形边界提取
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PCL 平面点云的凹多边形边界提取
六、特征点与特征描述
关于PCL特征模块的综述文章:
- PCL 特征模块
- PCL 点云特征描述与提取
- 点云局部特征描述综述
- 点云局部特征与匹配的研究现状介绍
1、点云的属性
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PCL 特征(pcl::Feature)模块使用方法
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PCA计算点云的特征值(详细过程版)
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PCL 主成分分析(PCA)在三维点云中的应用
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点云的曲率及计算
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PCL 计算点云的主曲率
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PCL 计算点云的高斯曲率和平均曲率
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PCL 输出点云的主曲率信息到txt文件并保存
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利用相邻点的法向量估计一个点的主曲率
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二次曲面拟合求点云的曲率
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PCL 使用积分图进行法线估计
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PCL 计算点云法向量并显示
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PCL 计算点云中任意一个点的法向量
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PCL 法向量精细化处理
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PCL MLS计算法线并显示
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PCL 基于法向量夹角的点云特征点提取
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PCL 计算点云包围盒
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PCL PCA构建点云包围盒
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PCL 计算点云包围球
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PCL 点云边界提取
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PCL alpha shapes平面点云边界特征提取
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PCL 平面点云边界点按顺/逆时针排序(方法一)
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PCL 根据时间索引提取扫描线
2、关键点提取
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PCL ISS关键点提取
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PCL Harris3D关键点提取
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PCL 3D-SIFT关键点检测(Z方向梯度约束)
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PCL 3D-SIFT关键点检测(曲率不变特征约束)
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PCL 3D-SIFT关键点检测(RGB颜色特征约束)
3、特征描述子
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PCL 计算PFH并可视化
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PCL 计算FPFH并可视化
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PCL 估计一点云的VFH特征
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PCL Spin Image旋转图像
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PCL SHOT352描述子
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PCL 计算3DSC并可视化
七、 基础函数
关于PCL中的基础函数,一篇很优秀的文章:PCL common中常见基础功能函数
1、common模块
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PCL 读取、保存点云
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PCL 查看点云数据中包含的属性信息
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PCL 角度制与弧度制的相互转换
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PCL 之common模块详解
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PCL 数据结构的类型
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PCL 计算点云的质心
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PCL 点云去质心
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PCL 计算点云的协方差矩阵
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PCL 计算点云的归一化协方差矩阵和三维质心
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PCL 计算异面直线的距离
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PCL 计算两空间直线的交点
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PCL 计算点云法向量的夹角
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PCL 计算外接圆的半径
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PCL 计算点到平面的距离
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PCL 点云二维格网化
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PCL 获取指定高程的所有点
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PCL 获取指定区域的点
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PCL 计算多边形的面积
2、其他
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PCL 常用小知识
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PCL 距离计算
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PCL 点云格式转换
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PCL 计算点云的最值
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PCL 计算最值点的坐标
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PCL 计算点云坐标最值及其索引
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PCL 点云按坐标值大小进行排序
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PCL 计算点云的最大距离
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PCL 随机选取一点并计算距离它最远的点
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PCL 点云合并(两个点云中的数据或字段连接)
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PCL 计算点云的均值与标准差
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PCL 代码运行时间计算方法汇总
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PCL——modelnet40_normal数据集.txt文件转.pcd并可视化
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PCL——KITTI数据集.bin文件转.pcd并可视化
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PCL 生成常见三维立体点云
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PCL 生成空间圆点云
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PCL 生成圆形平面点云
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PCL 生成空间直线点云
八、 点云可视化
1、Plotter模块
2、Viewer模块
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PCL 可视化体素格网
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PCL 可视化FPFH之间的差异
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PCL 点云按高程渲染颜色
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PCL 点云按强度渲染颜色
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PCL 点云按时间进行渲染赋色
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PCL 点云按分类标签进行渲染
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PCL 点云按曲率大小渲染颜色
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PCL 点云随机赋色
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PCL 点云可视化汇总
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PCL 大窗口可视化两个点云
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PCL 多视口可视化点云
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PCL 部分点云视点问题
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PCL 读取txt格式点云并可视化
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PCL 常见图形可视化汇总
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PCL 读取并显示ply格式网格模型
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PCL 读取并显示obj格式网格模型
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PCL 读取STL文件并转存为PCD
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PCL 中添加坐标系(CoordinateSystem)
九、 PCL之VTK
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PCL 之vtk计算点云模型的法向量
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PCL 之vtk计算点云模型的曲率
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PCL 之vtk实现ICP配准
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PCL 之vtk读取3d max模型并可视化
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PCL 之vtk计算点云模型的面积和体积
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PCL 之vtk常见错误解决办法
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PCL——VTK读取、保存.ply模型数据
十、 点云与图像
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PCL 点云转深度图像并可视化保存
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PCL 点云二维格网化
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PCL 点云转强度图像
十一、交互式操作
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PCL 自定义鼠标键盘交互使用方法
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PCL 屏幕上选点并显示三维坐标
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PCL 框选点云并保存
十二、PCL处理las点云
- Win10系统下VisualStudio2019配置LasLib库
- WIN10系统下VisualStudio2019配置PDAL库
- PCL 从LAS文件中获取点云的坐标
- PCL 从LAS文件中获取点云的强度
- PCL 从LAS文件中获取点云的颜色
- PCL 新增自定义点类型
- PCL 从LAS文件中获取点云的GPS时间
- PCL 从LAS文件中获取点云的分类标签
- PCL 从LAS文件中获取点云的全部属性
- PCL 获取带有强度信息的pcd点云
- PCL 根据时间索引提取扫描线
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PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)
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