《点云库PCL学习教程》概述PPT课件.pptx

1、第一章概要、1、概要、本书的取材、制作体现了PCL的强大功能模块、易学的c调用接口两个特点。 全书共分为16章，第13章介绍PCL的概要、入门和基础，第47章详细介绍PCL基础功能模块投入产出I/O、kd-tree、八叉树、可视化，第4章详细介绍后续章模块的基础，第815章详细介绍PCL高度处理功能模块点群，第2、概要、 点云处理技术广泛应用于反工程、CAD/CAM、机械人学、激光遥感测量、机器视觉、虚拟仿真、人机对话、立体三维影像等多个领域。 计算机学、格拉夫学、自动智能、模式识别、几何校正计算、传感器等许多学科，但迄今为止由于点群获取手段的昂贵，严重阻碍了其在各行业的广泛应用，也缺乏的了国

2、内点群处理的理论性和工具性书籍。 2010年，随着消费水平的RGBD设备(取得低成本点群)的大量上市，微软领导了Kinect，现在华硕、三星等很多公司开始批量生产这3类产品，基于RGBD的下一代机械视觉感知生态链，pcl(poinnl ) 形成的PCL是吸收前人点云相关研究而建立的跨平台开源项目库，可以在Windows、Linux、Android、苹果操作系统x、部分嵌入式实时系统上运行，实现了大量通用算法和数据结构，实现了点云的获取、 如果过滤、分割、对准、对准OpenCV是2D信息取得和处理的结晶，则PCL在3D信息取得和处理中具有同等的地位。 笔者确信，随着各大厂家RGBD设备的投入，基

3、于该设备的各种应用将大量出现，而PCL不仅是这种应用的核心关键技术，在此基础上进行扩展，将大大提高应用系统的开发效率和稳定，4，性能。 三维信息的获取和处理是笔者研究工作团队的重要方向之一，在农业对象三维信息的获取和重建、虚拟农业等领域不断探索新的获取技术和处理方法，2011年7月发现了OpenCV姐妹PCL及其网站的RSS更新，始终关注PCL的三维信息获取和处理的新动向在跟踪过程中，PCL为RGBD数据的获取和处理提供了强大的辅助通讯端口，有大量的机械人、虚拟仿真、人机对话、机器视觉等领域的应用实例，目前几乎每隔半个月就有一次新的开发修订，或者新的出资人或者开发者参加。 参加PCL而开发的工

4、作团队包括全球AIST、UC Berkeley、Bonn通用、British通用计算、ETH Zurich等。 在云同步，我们的工作团队将PCL作为一个实用的基础平台开发出来，用于支持跨平台嵌入式、5、嵌入式设备的3D农业信息采集与处理的基础库。 目前，PCL在快速发展阶段，由于国内外没有相关的中英文系统学习书，通过工作团队讨论，将我们学习和研发应用期间整理的资料与国内读者分享，加快PCL在其他各行业的应用，促进3D信息的快速获取和处理的发展。 PCL的潜在读者群：机械人研究或应用开发者机器视觉的研究或应用开发者。 人机交互的研究和应用开发者。 人机交互体感男同性恋开发者。 研究虚拟仿真和应用

5、开发者。 CAD/CAM和反工程人员。 产业自动化专业测量检查领域的研究和应用开发者。 激光雷达遥感的研究和应用开发者。 6、本书概况、本书分为三大部分，其中第三部分以接近实战的实例说明工程应用，独立于前两部分。读者是经验丰富的老资格用户，如果知道关于PCL的基础知识和使用方法，读者可以直接阅读这个部分进行测试。 但是，如果读者是初学者，请务必从第1章的基础理论知识中学习。 第一部分从基础篇第一章到第三章，简要介绍了有关PCL的背景资料和基本用法，读者了解了一些基础背景知识，感觉到自各儿的研究应用领域基于PCL具有怎样的应用前景，熟悉PCL的使用方法，为读者使用PCL做准备。 第2部分从模块篇

6、第4章到第15章，重点说明与PCL的各模块相关的3D点云处理的概念、模块API、事例应用。 各章结构先简单介绍本章相关概念，然后着重介绍几个模块相关的类和函数，最后分析几个典型的模块应用实例，使读者不需要太多的点云处理基础，就能简单把握PCL的各个功能模块。 第二部分涵盖点云获取、过滤、分割、配置、检索、特征提取、识别、跟踪、曲面再建构、可视化等基本类型化的模块，骨识别和跟踪模块尚在开发中，不在本书之列。 第三部分在综合应用篇第16章中，介绍了基于PCL的典型应用例，使读者在进一步体验PCL的强大功能的同时，还能理解虚拟仿真与人的交互领域的新。 CD收集PCL1.51的开发资源和与本文档相关的

7、在线计程仪定和数据。8、PCL版本PCL的版本更新以1.5X的小版本号表示，本文档适用于1.51版本。 PCL不断的开发和改善，但基本构造和设定修改构想基本确定，读者在理解了本书的介绍之后，相信对其他版本的轻量化汽车很熟悉。 站点地址： http:/请参见docs.point /中继/modules.html 参考本文档的API文档不断更新新的类、函数，但模块是基本确定的，不会难以理解PCL。 9、原代码本文档的所有原代码和工程文件都是从PCL官方网站整理的，以berkeleysoftwaredistribution (BSD )许可合同或(CCA ) creativec

8、ommonsattribution 3.0的形式分发第1章概要第2章PCL入门第3章PCL基础第4章投入产出(I/O ) 第5章kd-tree第6章八叉树第7章可视化第8章过滤第9章深度图像第10章牛鼻子点第11章采样一致性算法第12章点群特征描述和提取第13章点群对准第14章点群分割第15章点群曲面再建构第16章综合应用，11， 本章各小节目录1.1pcl1.2pcl的发展和创景1.3 PCL的潜在应用领域1.4 PCL在中国的1.5 PCL的构造和内容是什么，12，1.1pcl是什么，PCL是点云库的简称，是用开源项目的习语言开发的点云库， 它实现了大量，并支持在Windows、Linux

9、、Android、苹果操作系统x和某些嵌入式实时系统上运行的多个操作平台。 如果OpenCV是2D信息获取和处理的结晶，则PCL是3D信息获取和处理上的结晶，具有相同的地位。 PCL也是BSD许可方式，可以免费进行商务和学术应用。13、1.2随着PCL的发展和创景、加入组织的增加，PCL官方目前的修订版将继续加入许多新的功能模块和算法的实现，与当前最新的3D相关的处理算法和相关设备的通讯端口，如PrimeSensor 3D设备， 包括基于Microsoftkinect或华硕的XTionPRO智能交互应用在内的笔者坚信，此项目工程将有更多的人和组织参加，共同分享开源项目PCL带来的各个领域的成果

10、。14、1.3 PCL的潜在应用领域、15、1.3.1机械人领域移动机械人对其工作环境的有效感知、识别和认知是进行自主行为优化，确保完成责任任务的前提和基础。 如何实现场景中物体的有效分类和识别是移动机械人场景认知的核心问题，目前基于视觉感知图片处理技术进行场景认知是该领域的重要方法。 但是，移动机械人在上线了获得的视觉感知图像的质量受光线变化的影响大，特别是在光线暗的场景中难以应用，随着RGBD获得设备的大量普及，在机械人区域掀起了深度信息和2D信息的应用研究热潮，深度信息的导入使得机械人能够更好地认识和识别环境， 与图像信息在机械人区域中的应用一样，强智能软件算法是必要的最重要的是PCL本

11、身是为机械、16、人开创的开源项目项目工程，在PCL中不仅是现有的RGBD信息的取得设备的萨通讯端口，而且是有效的分割、特征提取、识别、 提供跟踪等最新算法，最重要的是能够移植到ROS、Android、ubl，17，1.3.2 CAD/CAM，反工程的大部分工业品都是根据二次元或三次元CAD模型化学基制造的，但是由于数据的丢失、设置修正的多次变更、实物的引入等原因反工程技术可以映射产品的实物，重新建构产品表面的三维几何模型，生成产品制造所需的数字化文档。 像汽车制造业一样，很多零配件的几何模型都是通过反工程从油泥模型或实物零配件中获得，目前在CAD/CAM领域利用激光点云进行高精度测量与重建已

12、成为一个趋势。 在云同步上引起新的问题，得到大量的点云数据，提取重建模型的几何残奥仪或形状模型，由点云数据得到模型曲面，如kd-tree和oc-tree是大容量点运输的有效压缩存储和管理、过滤、对准、特征描述也就是说，三维点云数据的处理是反工程中重要的一环，PCL中间的所有模块都因此而产生。 19、1.3.3激光遥感测量可以直接获取高精度的三次元地面数据，是传统测量技术在高程数据获取与自动化快速方面的重要技术补充。 激光遥感勘测系统在地形映射、环境检测、三次元城市建模、地球科学、行星科学等许多领域有着广泛的发展前景，是目前可以实时采集最先进的地形表面三度空间信息和影像的遥感系统。 目前，在提取

13、各种地面点的算法中，算法结果与实际结果差别很大，与实际情况相反，PCL中的强模块有助于解决这一问题。20、1.3.4虚拟仿真、人机对话虚拟仿真技术(VR )又称灵境技术，是一种以沉浸式、交互作用和构想性为基础的计算机高级人机接口。 综合利用计算机制图、虚拟仿真技术、多媒体技术、自动智能技术、计算机联网技术、并行处理技术和多传感器技术，模拟人的视觉感知、听觉、触觉等感觉器功能，使人沉浸在计算机生成的虚拟区域，以语言、手势等自然方式实现目前，各种人机交互体感应用软件(application )的发售，使虚拟仿真与人的交互非常迅速地发展，以微软、华硕、三星为例，现在很多公司发售的RGBD溶解热， 笔

14、者认为，虚拟仿真必须走出实验室，这才是PCL为什么此时要将自各儿与社会共享的重要原因，它是基于RGBD设备的虚拟仿真和人机对话应用生态链中最重要的一环。 抓住这个节点，立足于人机交互应用的小天地吧。 希望本书不会太晚。22、1.4 PCL中国、PCL在国际上有这么多的组织和公司参与，但是由于这么快的发展，现在(2012年4月)在谷歌上搜索到了中文相关的PCL讨论，只有一个，当然这也是笔者出书的原因之一。 事实上，如图1-2所示，世界上没有中国的参与组织。 在这里，很多读者都希望在中国的大板块上挂上小旗。 当然，科研人员一定是应用或学习了PCL，笔者依托于中国农业高等院校农业部信息获取技术重点实

15、验室，与创业者Radu博士研究生交流后，深深感到PCL在复杂的农业对象中具有不可估量的价值，如动植物的重建测度、水果蔬菜等等级检测等应用领域在决定将PCL作为基础研究平台实际应用的云同步上用学习笔记写本书，将PCL与外国人分享，在不久的将来，和2D信息处理库OpenCV一样，中国将成为PCL的最大用户和贡献者基地。24、1.5 PCL的结构和内容、PCL架构图如图1-3所示，对于3D点云处理，PCL是完全模数化的现代c数字大板块库。 这是基于Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull，实现关于点云的获取、过滤、分割、对准、检索、特征提取、识别的PCL或Ope

16、nMP、显示芯片、CUDA等先进k近邻搜索操作的框架基于flann (fastlibraryforapproximatenearestneighbors )化学基实现，速度也是目前的技术、25、中最快的。 由于PCL的所有模块和算法都通过提升共享指针来传输数据，因此，避免存在于多个复制系统中，图1-3 PCL架构图，26，中的数据需求从版本0.6开始，PCL由Windows，苹果操作系统， 从转移到Linux系统的算法的观点来看，PCL是指嵌入了过滤、特征估计、曲面再建构、模型拟合和分割、对准搜索等各种操作点云数据的三维处理算法。 所有的算法都是通过基类实现了划分，希望通过整体输油管道处理技术将常见的所有功能合并在一起，保持算法实现过程中的紧凑和结构，可提高查询密码复用性，简洁易读。 用于在PCL中处理管道的基本接口堆计程仪报(1)创建处理对象：(例如，过滤、特征估计、划分