PCL结构与功能
2018-03-26 21:38
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PCL完全是一个模块化的现代C++模板库。其基于以下第三方库:Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、QHull,实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。
- Boost:用于共享指针和线程;
- Eigen:用于矩阵、向量等数据操作;
- FLANN:用于在KD树模块中快速近邻搜索;
- VTK:在可视化模块中用于3D点云渲染和可视化;为了进一步简化和开发,PCL被分成一系列较小的代码库:
- libpcl filters:采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等过滤器。
- libpcl features:实现多种三维特征的筛选,如:曲面法线、曲率、边界点估计等。
- libpcl I/O:实现数据的输入和输出操作。
- libpcl surface:实现表面重建技术,如网格重建,凸包重建。
- libpcl register:实现点云配准方法,如ICP等。
- libpclkeypoints:实现不同的关键点提取方法。
- libpcl range:实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
- Boost:用于共享指针和线程;
- Eigen:用于矩阵、向量等数据操作;
- FLANN:用于在KD树模块中快速近邻搜索;
- VTK:在可视化模块中用于3D点云渲染和可视化;为了进一步简化和开发,PCL被分成一系列较小的代码库:
- libpcl filters:采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等过滤器。
- libpcl features:实现多种三维特征的筛选,如:曲面法线、曲率、边界点估计等。
- libpcl I/O:实现数据的输入和输出操作。
- libpcl surface:实现表面重建技术,如网格重建,凸包重建。
- libpcl register:实现点云配准方法,如ICP等。
- libpclkeypoints:实现不同的关键点提取方法。
- libpcl range:实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
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