http://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6445127.html
原博文鏈接在我的官方網站，網址是：http://www.aobosir.com/blog/2017/02/08/pcl-console-time-TicToc/ 對於PCL在Windows和Linux上的環境的搭建請參考我寫的這
首先獲取的數據是一個txt文檔，展示如下，如果不方便理解可以在excel中打開此txt文檔來查看。
pcl 官網該教程 本教程旨在解釋如何基於pcl_recognition模塊執行3D對象識別。 具體來說，它解釋瞭如何使用對應分組算法，以便將在3D描述符匹配階段之後獲得的點對點對應集合聚類到當前場景中存在的模型實例中。 對於表示
小白初試，歡迎提出批評 32線 csv 轉換成 pcd 文件 C++ csv文件格式爲 目標是從 csv 文件中提取 XYZI 數據，保存成 pcd 文件 源代碼 #include "pch.h" #include <io
一、問題描述 RealSense保存的ply文件，用PCL可視化時，會報錯，是因爲RealSense保存的ply文件格式有問題。 二、問題分析 RealSense保存的ply文件格式是這樣的： ply format ascii
關於Kinect採集點雲數據，可以參考https://blog.csdn.net/qq_35565669/article/details/106627639 有兩種方法讀取pcd文件，使用Python的庫open3d讀取，或者直接當做
PCL.1.9.1 安裝包下載，自己也可以官網下載，但是可能下載速度慢，所以貼個百度網盤下載鏈接，需要的下載。 鏈接：https://pan.baidu.com/s/11OhC-X0I4YzFBZ7hcUggcA 提取碼：tt3a
爲了更加直觀的顯示點雲、使點雲在視窗中比較容易區分，這裏介紹幾種PCLVisualizer可視化類的使用方法。 顯示點雲顏色特徵 該方法(PointCloudColorHandlerRGBField)要求點雲類型包含RGB三個顏色
win10編譯PCL cuda部分源碼並安裝：cmake3.10+vs2015+pcl1.8.1+cuda8.0GA2一、平臺軟件版本：win10:1809cmake3.10.2vs2015社區版14.0.23XXCuda8.0G
一文教你如何永久關閉PCL+VTK 在Windows環境下彈出的vtkOutputWindow 最近做PCL windows客戶端開發，環境什麼都配置好了，代碼也跑起來了，但是煩人的事情來了，就是一運行就會彈出vtkOutputW
使用PCL處理LIDAR點雲數據時，感覺計算效率不太讓人滿意，在不明就裏的情況下想到用GPU來做點雲分割、聚類的相關計算。所以自行編譯了PCL以支持GPU計算。最後測試的結果不很理想，真實原因還有待探索。 關於GPU計算比CP
說明 在自己定義的類裏面使用pcl::ConditionalEuclideanClustering::setConditionFunction 時， cec.setConditionFunction (std::bind(&tub
PCL官方給的filter示例實際上是一個空間切割，也就是隻保留設定範圍內的點，超出邊界的就過濾掉了。直接看例子： pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud (
PCL的點雲可視化的一種最常用的方法就是PCLVisualizer 它是基於VTK的可視化類，需要引入頭文件 #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> 通常用法是 pcl::visu
如果已知旋轉前某個向量n1(x1,y1,z1)和旋轉後的向量n2(x2,y2,z2)實際上已知了三個點，(0,0,0) (x1,y1,z1) (x2,y2,z2) 那麼可以求出他們構成的平面的法向量，也就是同時垂直於n1和n2的這個向量，
