python-pcl以及相关资料分享

PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用

Ubuntu下PCL官方提供安装方式是：

sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl

sudo apt-get update

sudo apt-get install libpcl-all

是很简单的 ，那么Python的PCL库的安装也是有教程的，但是相对于C++的库就比较小，例程也比较少，所以，操作有兴趣的同学可以查询网址

https://github.com/strawlab/python-pcl

https://www.quora.com/How-do-I-install-PCL-for-Python-in-Windows

Python的模块比较少主要就一下这几个模块：

  • I/O and integration; saving and loading PCD files

  • segmentation

  • SAC

  • smoothing

  • filtering

  • registration (ICP, GICP, ICP_NL)

The code tries to follow the Point Cloud API, and also provides helper function for interacting with NumPy. For example (from tests/test.py)

import pclimport numpy as np p = pcl.PointCloud(np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype=np.float32)) seg = p.make_segmenter() seg.set_model_type(pcl.SACMODEL_PLANE) seg.set_method_type(pcl.SAC_RANSAC) indices, model = seg.segment()

有兴趣的可以翻看相应的网页，此网页中涉及到Ubuntu ，macOSX,和windows系统下的源码下载。

对于微信交流群里的分享的资源都已经存在网盘中，现在分享一下，有资料的可以私信给我，待我整理好再分享出去，您也可以对自己的工作总结成Word文档，让更多的人看见并分享

（1） http://web.stanford.edu/class/cs231a/  此课程名称是

CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition

都是关于多视图几何的课程啊，所以直接分享比较牛逼的MVG的视频课程

链接：https://pan.baidu.com/s/1jIzQWNO 密码：54bd

（2）既然这次推文史关于Python的那么久分享一些关于python 语言的学习教程：链接：https://pan.baidu.com/s/1eS2GTPK 密码：e78r

（3）其次就是关于点云的学习，我觉的群里的大部分研究者都是学生，所以想发论文还是要结合深度学习吧，关于深度学习的分享：

链接：https://pan.baidu.com/s/1pLHrFAj 密码：d5np

以上就是关于多视图几何，Python以及深度学习的的资料！有更好的资料的大佬们可以分享给我，带我整理再分享出去，大家一起学习！

那么对于安装python的PCL的库在Ubuntu系统下应该会很简单，但是例程比较少，可以自行研究，同时研究Python的小伙伴有可以分享的话，请积极分享喽。

赞 (0)

相关推荐