计算机视觉
点云库PCL

我想学习点云融合，点云拼接，网格化算法，并且用到C＋＋的pcl库，我应该从哪里开始学起？

我只有简单的C基础，没有学习任何计算机视觉相关的知识，要用pcl库实现这些算法做个小项目，这些求大神指点我该如何做起(o´ω`o)ノ！
关注者
103
被浏览
51,836

11 个回答

PCL能用来做什么？

再使用之前，可以看看 Tutorials , 了解到PCL最主要的应用模块，如滤波，特征提取，点云配准，kd/八叉树数据结构，分割和重建，识别等

怎么上手：

有一定的理论基础以后，可以上手了，在编译的时候，可以采用all in one 版本，内含编译好的第三方库。像exe一样安装就可以，有许多教程讲到如何安装。自行搜索

这些第三方库里：

  • boost ：C++的标准库的备用版
  • Eigen： 用来做矩阵运算，功能强大、高速、优雅
  • FlANN： Kd树，邻近点搜索
  • VTK： 做可视化用
  • Qhull： 凸包求取，网格计算时候有用到

此外还有搭载了并行优化的PCL库，需要自行编译。如果不采用all in one自行编译的话，cmake时候只要注意上述库的路径，编译就不难。

当你都能上手的时候，可以结合自己的关注点，跑跑Tutorials里的demo，demo里一般包含代码注释，程序结果，算法原理介绍，这样你就基本可以用起来pcl了。

必备理论知识：

  • 相机模型，坐标系转换
  • 数据结构：如kd 树，八叉树，半边结构
  • C++ 标准算法库：PCL很多都用到了C++ stl里的容器

怎么做：

点云拼接 ： 一般利用openCV+ PCL 完成了从图像序列拼接生成场景点云。主要涉及到对相机模型，坐标系转换等理论知识。

点云融合： 一般发生在点云注册配准后，存在重叠区域，进行融合

网格化： 点云由于只包含坐标，强度，颜色信息。而网格则需要建立点、边、面的拓扑，也就是surface reconstruction ，存在诸多算法。出发原理各不相同，PCL 封装了一部分，效果因数据而异。目前常用的有Poisson reconstruction 和 greedy surface reconstruction

可视化： 自带的VTK只有可视化，没有界面及交互，必要时，还需要搭载QT做基本的交互可视化。

参考资料：

  1. 《点云库PCL从入门到精通》 纯粹是对文档的翻译，建议看原文档
  2. 《高翔SLAM14讲》虽然侧重SLAM, 但有些计算机视觉的基础知识介绍

以上。

你好，这个链接是西班牙莱昂大学一个 Robotics Group 做的 3D Object Detection 工作的一个说明，从开始的点云处理的基本概念到后面各种3D描述符，再到最后作者给出了一个完整的 pipeline 实现。比较详细地解释了在 pipeline 实现过程中涉及到的 PCL 的方方面面。



这个对你提到的点云拼接，网格化没有直接帮助，但可以了解下 C++ 与 PCL 在实际项目中的使用。