（1）关于pcl :: PCLPointCloud2 :: Ptr和pcl :: PointCloud <pcl :: PointXYZ>两中数据结构的区别 pcl :: PointXYZ :: PointXYZ（float_x，
float_y，
float_z
） 区别：
一. 关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别pcl::PointXYZ::PointXYZ ( float_x,float_y,float_z)struct PCLPointCloud2
{
PCLPointCloud2 () : header (), height (0),
1、向pcd文件写入点云数据个人笔记：实例化的模板类PointCloud 每一个点的类型都设置为pcl::PointXYZ 点PointXYZ类型对应的数据结构 Structure PointXYZ{ float x; float y; float z; };PointXYZ是一个vector判断点云是否有序：cloud.isOrganized()argc 表示你在命令行下输入命令的时候，一共有多
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2024-09-24 18:27:36
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1、ConditionalRemoval类的核心函数 //condition_remove 的滤波器 //build the filter pcl::ConditionAnd<pcl::
PointXYZ>::Ptr range_cond(new pcl::ConditionAnd<pcl::
PointXYZ>);//实例化条件指针 ra...
原创
2023-03-04 00:24:30
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目录计算关键点计算关键点处的特征描述建立匹配关系估计位姿(配准)可视化可视化关键点可视化特征直方图可视化对应关系参考全部代码计算关键点clock_t start = clock(); // 计算关键点 pcl::ISSKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ>
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2023-03-06 03:18:10
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PointXYZ——成员变量: float x, y, z;PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型，因为它只包含三维xyz坐标信息，这三个浮点数附加一个浮点数来满足存储对齐，用户可利用points[i].data[0]，或者points[i].x访问点的x坐标值。union{float data[4];struct{float x;float y;float z;};};PointXYZI—
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2020-07-06 18:16:00
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#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h> int main (int argc, char** argv){ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud; // F
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2018-04-16 15:55:00
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点云的数据结构主要有如下格式：PointXYZ、PointXYZI、PointXYZRGBA、PointXYZRGB、PointXY、InterestPoint、Normal、PointNormal、PointXYZRGBNormal、PointXYZINormal、PointXYZLNormal、PointXYZL、PointXYZRGBL、PointXYZHSV、PointWithRange、
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2024-05-03 17:04:27
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核心函数： //直通passthrough滤波 pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; //实例化直通滤波器 pass.setInputCloud(cloud_in); //
原创
2023-03-04 00:25:37
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1、拟合代码 // created RandomSampleConsensus object and compute the appropriated model pcl::SampleConsensusModelSphere<pcl::
PointXYZ>::Ptr model_s(new pcl::SampleConsensusModelSphere<pcl...
原创
2023-03-04 00:23:08
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1、智能指针初始化（pcl库）智能指针在用的时候一定要初始化①在函数里面进行初始化pcl::PointCloud<pcl::
PointXYZ>::Ptr cloud_source (new pcl::PointCloud<pcl::
PointXYZ>)这里的Ptr就是智能指针，所以只看到过cloud的创建部分，而通常没有cloud的delete部分。②在类里面初始化类内部初
原创
2023-09-11 09:46:57
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在PCL的VoxelGridCovariance类的getDisplayCloud方法中采用了Cholesky分解采样的方法。1 template<typename PointT> void 2 pcl::VoxelGridCovariance<PointT>::getDisplayCloud (pcl::PointCloud<PointXYZ>& ce
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2016-06-14 08:48:00
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程序：#include <pcl\visualization\pcl_visualizer.h>#include <pcl\point_cloud.h>#include <pcl\point_types.h>int main() { //初始化点云 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud...
原创
2021-07-12 10:50:31
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g2o使用的一个备忘 位姿已知，闭环的帧已知，进行图优化。 1 #include "stdafx.h" 2 #include <vector> 3 #include "PointXYZ.h" 4 #include "Annicp.h" 5 #include <Eigen/Dense> 6 #incl
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2016-04-21 15:45:00
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1. txt2pcd#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr BaseMeasure::readCloudTxt(char* Filename)
{
pcl::Poi
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2024-09-14 08:01:52
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目录简介PCL中的PointT类型1. PointXYZ2. PointXYZI3. PointXYZRGBA4. PointXYZRGB5. PointXY6. InterestPoint7. Normal8.PointNormal9. PointXYZRGBNormal10. PointXYZINormal11. PointWithRange12. PointWithViewpoint13.
文章目录0. PointCloud1. PointXYZ——x,y,z2. PointXYZI——x,y,z,intensity3. PointXYZRGBA——x,y,z,r,g,b,a4. PointXYZRGB——x,y,z,r,g,b5. PointXY——x,y6. InterestPoint——x, y, z, strength7. PointNormal——x, y, z,norm
Cmakelists.txt是作为Cmake building system的输入文件，用于构建软件包。一、CmakeList.txt的简单例子cmake_minimum_required(VERSION2.8 FATAL_ERROR)
#set(project_namecloud_viewer_PointXYZ)
project(project_name)
find_package(PC
文章目录 #include <pcl/io/pcd_io.h> //PCD读写类相关头文件
#include <pcl/point_types.h> //PCL中支持的点类型头文件
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
using namespace pcl;
typedef pcl::PointXYZ
通常点云数据很大，同时带有噪声和离群点，在点云分析之前需要先进行滤波处理，学习郭浩老师的点云处理，总结几种滤波方法。1. 直通滤波器// 创建滤波器对象
pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
pass.setInputCloud (cloud);
pass.setFilterFieldName ("z");
pass.setFilt
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2024-06-13 11:05:11
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