介绍一个新推出的免费的用于点云的2D/3D的处理的开源项目Point Clouds Library (PCL)
2013-04-21 12:45
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Point Clouds Library (PCL) 是由Radu Bogdan等人开发的一个开源项目,其最初的动机是专注于点云感知的应用,并集成大量高级的用语3D感知的方法,适用于3 Building Blcoks,这个库实现的算法包括:Filtering, feature estimation, surface reconstruction, registration, model fitting and segmentation. PCL库还支持ROS(Robot operating system).
PCL库是一个采用模版化的现代c++语言实现,并在底层充分利用了SSE优化指令,算法中采用了大量的开源库,包括Eigen(一个用于线性代数的开源模版化库)、OPenMP(可以参考网站:http://openmp.org)、Intel公司开发的用于多核并行运算的TBB库(Threading Building Blocks)、以及FLANN(Fast K-Nearest for Approximate Nearest Neighbors),除此以外,在三维展示方面,PCL库引入了VTK(Visualization Toolkit)。
PCL设计的时候考虑到了开发的简单和方便性,将这些函数库分别分成更小的块进行编译,主要包括如下模块:
(1)libpcl_filters:实现数据滤波,如向下降采样、异常数据处理、indices extraction,投影等。
(2)libpcl_feature: 该库包含大量的3D特征,如surface normals, curvatures, boundary point estimation, moment invariants, principal curvatures, PFH 和FPFH descriptors, RIFT, RSD, VFH, SIFHT等。
(3)libpcl_io:主要用于输入输出。
(4)libpcl_segmentation:实现cluster extraction, model fitting, polygonal prism extraction.
另外,还包括Libpcl_surface, libpcl_registration, libpcl_keypoints, libpcl_range_image等
更多信息请参考官网:http://www.pointclouds.org/
PCL库是一个采用模版化的现代c++语言实现,并在底层充分利用了SSE优化指令,算法中采用了大量的开源库,包括Eigen(一个用于线性代数的开源模版化库)、OPenMP(可以参考网站:http://openmp.org)、Intel公司开发的用于多核并行运算的TBB库(Threading Building Blocks)、以及FLANN(Fast K-Nearest for Approximate Nearest Neighbors),除此以外,在三维展示方面,PCL库引入了VTK(Visualization Toolkit)。
PCL设计的时候考虑到了开发的简单和方便性,将这些函数库分别分成更小的块进行编译,主要包括如下模块:
(1)libpcl_filters:实现数据滤波,如向下降采样、异常数据处理、indices extraction,投影等。
(2)libpcl_feature: 该库包含大量的3D特征,如surface normals, curvatures, boundary point estimation, moment invariants, principal curvatures, PFH 和FPFH descriptors, RIFT, RSD, VFH, SIFHT等。
(3)libpcl_io:主要用于输入输出。
(4)libpcl_segmentation:实现cluster extraction, model fitting, polygonal prism extraction.
另外,还包括Libpcl_surface, libpcl_registration, libpcl_keypoints, libpcl_range_image等
更多信息请参考官网:http://www.pointclouds.org/
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