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一、简介
从算法的角度,PCL是指纳人了多种操作点云数据的三维处理算法的软件包,其中包括:过滤、特征估计、表面重建、模型拟合和分割、定位搜索等。
二、代码结构
| libpcl filters: 滤波相关算法 |
如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器。 |
|---|---|
| libpcl features: 实现多种三维特征 |
如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率，PFH和FPFH特征，旋转图像、积分图像，NARF描述子，RIFT,相对标准偏差，数据强度的筛选等。 |
| libpcl I/O: 实现数据的输人和输出操作 |
例如点云数据文件(PCD)的读/写。 |
| libpcl segmentation: 实现聚类提取 |
如通过采样一致性方法对一系列参数模型(如平面、柱面、球面、直线等)进行模型拟合点云分割提取,提取多边形棱镜内部点云等。 |
| libpcl surface: 实现表面重建技术 |
如网格重建、凸包重建、移动最小二乘法平滑等。 |
| libpcl register : 实现点云配准方法 |
如ICP等。 |
| libpcl keypoints: 实现不同的关键点的提取方法 |
这可以用来作为预处理步骤,决定在哪儿提取特征描述符。 |
| libpcl range: | 实现支持不同点云数据集生成的范围图像。 |
三、安装
3.1 预编译包安装
sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl
sudo apt-get update
sudo apt-get install libpcl-all
3.2 源码安装(推荐）
3.2.1 安装各种依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev
sudo apt-get install cmake cmake-gui
sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev
sudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common
sudo apt-get install libflann1.8 libflann-dev
sudo apt-get install libeigen3-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev
sudo apt-get install libvtk5.10-qt4 libvtk5.10 libvtk5-dev
（在此如果要实现可视化需要跟新vtk版本，可以使用sudo apt-get install libvtk + Tab 补全查找自己需要的版本。
我使用的是sudo apt-get install libvtk6.2 libvtk6.2-qt libvtk6-dev）
sudo apt-get install libqhull* libgtest-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev pkg-config
sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev
sudo apt-get install mono-complete
sudo apt-get install qt-sdk openjdk-8-jdk openjdk-8-jre
3.2.2 下载源码
git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git
3.2.3 编译源码
cd pcl
mkdir release
cd release
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=None -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr \
-DBUILD_GPU=ON -DBUILD_apps=ON -DBUILD_examples=ON \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr ..
make
sudo make install
3.2.4 第四步（可选 如果需要PCLVisualizer）
安装OpenNI、OpenNI2
sudo apt-get install libopenni-dev
sudo apt-get install libopenni2-dev
安装ensensor
sudo dpkg -i ensenso-sdk-2.0.147-x64.deb
sudo dpkg -i codemeter_6.40.2402.501_amd64.deb
如缺少依赖：sudo apt-get -f install
3.3 安装完成测试
#include <iostream>
#include <pcl/common/common_headers.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
#include <pcl/console/parse.h>
int main(int argc, char **argv) {
std::cout << "Test PCL !!!" << std::endl;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr point_cloud_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
uint8_t r(255), g(15), b(15);
for (float z(-1.0); z <= 1.0; z += 0.05)
{
for (float angle(0.0); angle <= 360.0; angle += 5.0)
{
pcl::PointXYZRGB point;
point.x = 0.5 * cosf (pcl::deg2rad(angle));
point.y = sinf (pcl::deg2rad(angle));
point.z = z;
uint32_t rgb = (static_cast<uint32_t>(r) << 16 |
static_cast<uint32_t>(g) << 8 | static_cast<uint32_t>(b));
point.rgb = *reinterpret_cast<float*>(&rgb);
point_cloud_ptr->points.push_back (point);
}
if (z < 0.0)
{
r -= 12;
g += 12;
}
else
{
g -= 12;
b += 12;
}
}
point_cloud_ptr->width = (int) point_cloud_ptr->points.size ();
point_cloud_ptr->height = 1;
pcl::visualization::CloudViewer viewer ("test");
viewer.showCloud(point_cloud_ptr);
while (!viewer.wasStopped()){ };
return 0;
}
CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 2.6)
project(pcl_test)
find_package(PCL 1.2 REQUIRED)
include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(${PCL_DEFINITIONS})
add_executable(pcl_test pcl_test.cpp)
target_link_libraries (pcl_test ${PCL_LIBRARIES})
install(TARGETS pcl_test RUNTIME DESTINATION bin)