为解决这个问题,笔者开发了Pcl点云库的.NET包装:PclCSharp。该库封装的是Pcl1.8.1版本,主要集成了pcl库的点云处理功能,但没有封装点云可视化功能。因为在pcl中,点云可视化是靠vtk实现的,而vtk有C#的版本。用户可以使用vtk可视化点云,使用该库对点云进行处理。目前该库仅支持Windows10 X64平台。 2 使用方法 先...
1 打开Cmake软件，选择源文件目录和生成文件目录，两者不要选择同一个目录，可以容易区分哪些文件是cmake生成的，便于管理 2 点击Configure进行配置，弹窗目标平台选择X64，看到Configure done出现表示配置完成可以点击Generate进行生成 3 Generate done表示已成功生成VS可以打开的.sln文件 4 将PCL_Visualization设置为启动...
PCL包括多个子模块库。最重要的PCL模块库有如下:过滤器Filters、特征Features、关键点Keypoints、配准Registration、Kd树Kd-tree、八叉树Octree、切割Segmentation、连接Sample Consensus、Surface、Range Image、文件读写I/O、可视化Visualization、通用库Common、Search。 Filters http://docs.pointclouds.org/trunk/group__f...
1// C++ 标准库2#include <iostream>3#include <string>4usingnamespacestd;56// OpenCV 库7#include <opencv2/core/core.hpp>8#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>910// PCL 库11#include <pcl/io/pcd_io.h>12#include <pcl/point_types.h>1314// 定义点云类型15typedefpcl::PointXYZRGBAPointT;...
因为选择的pcl是1.9.1,对应的vtk是8.1 ,所以这里选择vtk8.1 。参考链接: https://blog.csdn.net/anhec/article/details/86777302 不能编译成x32的,因为有些项目在vs2017下通不过。 设置环境变量,在系统环境变量path下添加:E:\vtk\bin; E:\vtk\include\vtk-8.1;E:\vtk\lib;(具体目录结合自己电脑) ...
下载地址:pcl1.12.1 Release 找到PCL 1.12.1 我们需要下载两个文件,第一个文件是适配 VS2019 和 win64 的安装包,第二个是用于调试的工具包 下载好以后,双击 “PCL-1.12.1-AllInOne-msvc2019-win64.exe” 点击下一步: 点击我接受: 选择第二个,然后下一步: 这个添加环境变量只能添加部分环境变量,在安装过程...
【PCL点云库教程(一)】PCL的安装和预备知识 这里可以选择切换我们当前需要编译的目标文件,点击“锤子”可以编译,点击“三角形”可以编译并运行。 电脑环境 Ubuntu 20.04 PCL-1.10 VS code 推荐理由 轻量化,插件多,自定义性更强。 可能...
1819//点云可视化20voidvisualize_pcd2(PointCloud::Ptr pcd_src, PointCloud::Ptr pcd_tgt, PointCloud::Ptr pcd_src1, PointCloud::Ptr pcd_tgt1)21{2223//创建初始化目标24pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("registration Viewer");25intv1(0);26intv2(1);27viewer.createViewPort(0.0,0.0,0.5...
首先，前往pcl1.12.1 Release下载页面，下载适配VS2019和win64的安装包与调试工具包。下载后双击安装程序“PCL-1.12.1-AllInOne-msvc2019-win64.exe”，按提示进行下一步操作，选择“我接受”并安装第二个选项。在确认安装目录时，建议设置为全英文路径且无空格。点击安装后，可能会提示添加环境变量...
pcl::PointXYZ point; point.x = 1.0; point.y = 2.0; point.z = 3.0; cloud->push_back(point); 在你创建了一个点云后,你可以使用PCL算法对它进行处理。例如,以下代码片段显示了如何使用PCL欧式聚类算法来对点云中的点进行聚类: c. pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> euclid; euclid.set...