point-cloud-library

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PCL，從矢量<FPFHSignature33>創建PointCloud <FPFHSignature33>？

我正在更新我的PCL FPFH功能代碼以使用gpu模塊。這一切都按照計劃進行，除了退貨類型。原來的CPU版本： pcl::FPFHEstimation<PointXYZ, Normal, FPFHSignature33> fpfh_est; 從compute功能的回報： PointCloud<FPFHSignature33> ，當我從GPU功能下載返回的數據，那就是： int stub;

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模擬虛擬相機其保留的顏色信息

我生成視攝像機位置的點羣的2.5-d圖（三維點雲的即2D投影）的虛擬掃描儀。我正在使用vtkCamera.GetProjectionTransformMatrix()從世界/全球變換矩陣到相機座標。但是，如果輸入點雲有點的顏色信息，我想保留它。下面是相關線路： boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> vis; // camera

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得到了很多「未定義的引用」的錯誤，在從沒有甚至在項目

我得到了很多的不確定參考錯誤在連接階段，尋找類似這樣使用的庫鏈接階段： libQt5Sql.so.5: undefined reference to `QAbstractTableModel::~QAbstractTableModel()@Qt_5' 問題是，我甚至沒有在我的項目中使用Qt。與Qt唯一可能的聯繫是我正在使用Vtk和PCL，它們在編譯期間與Qt鏈接。並添加路徑libQt5Sql，

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pcl ::點雲到cv ::墊深度圖像

我將此深度圖像轉換爲pcl :: pointcloud。使用下列內容： PointCloud::Ptr PointcloudUtils::RGBDtoPCL(cv::Mat depth_image, Eigen::Matrix3f& _intrinsics) { PointCloud::Ptr pointcloud(new PointCloud); float fx =

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在點雲庫（PCL）的超體素聚類過程中保留自定義字段

我是PCL（點雲庫）的新手，我試圖在自定義數據集上實現supervoxel_clustering（this link）。我的點雲數據集具有以下字段：X Y Z R G B L1 L2其中R，G，B是0-255和L1和L2之間integer值是 integer標籤。應用supervoxel後，我保存點雲與其標籤： /// save the labeled cloud PointLCloudT::

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當物體偏離視野時，點雲ICP結果不準確

我是點雲新手。我正在嘗試使用ICP算法來實時跟蹤對象的移動，並且大部分時間我都能獲得預期的結果。但是，當物體用完照相機的視野時，結果將不準確，如圖所示。我想改善結果。任何人都有這種情況的經驗？謝謝！良好的效果：良好的效果：壞的結果：

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pcl :: RANSAC分割，獲得雲中的所有平面？

我有一個點雲庫功能，可以檢測點雲中最大的平面。這很好。現在我想擴展這個功能來分割雲中的每個平面並將這些點複製到一個新的雲中（例如，一個房間的地板上有一個球體的場景會讓我回到地板和牆壁，但不是球體，因爲它不是平面的）。我如何擴展下面的代碼來獲取所有的飛機，而不僅僅是最大的飛機？（運行時間是這裏的一個因素，所以我寧願不要在循環中運行相同的代碼，每次剝離新的最大平面）謝謝。 int main(in

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如何從我自己的圖像中提取PCD文件？

我在Ubuntu 17.04上使用PCL庫link。我想知道是否有方法從我的個人圖像創建.pcd文件。我發現的每個教程都使用pregenerate pcd。在此先感謝。

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PCL包中的ICP

我已經安裝了使用迭代最近點（icp）的點雲庫（PCL）package我的問題是：這個包可以用於2D數據嗎？我想對齊兩個TSNE數據，它們是2D。 Link of the icp method

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在C++中運行後的模板化類錯誤11

我正在使用PCL開發ROS包。問題在於它使用C++ 98和C++ 11編譯成功。但是，當節點在支持C++ 11的版本（CMakeLists L：5，未註釋）中啓動時，它立即發生段錯誤，儘管在沒有使用C++ 11的情況下編譯時它工作正常。 this包的相同代碼體系結構（模板化庫）顯示相同的行爲。我發現模板庫是保持原因的人。但是，我還沒弄明白。我在這裏錯過了什麼？平臺：Ubuntu 14.04