Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
各路安装方法参见https://github.com/strawlab/python-pcl,在此仅记录linux下的安装: 1.安装依赖库:
上周点云公众号开启了学习模式，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！
Microsoft 在 .NET Framework 4 中添加了一个名为可移植类库 (PCL) 的新功能。 利用 PCL，您可以有选择性地面向 .NET Framework、Silverlight 和 Windows Phone 以及 Windows 应用商店和 Xbox 360 的多个版本，所有这些均可从单个 Visual Studio .NET 项目中实现。 当您选择 PCL 项目模板时，Visual Studio 会自动确保代码仅使用每个所选目标平台上存在的库。 这样就无需使用繁重的预处理器指令和多
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先，介绍了多视图几何的相关概念和常用算法，包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着，介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码，以及该库在点云处理中的应用。最后，分享了关于深度学习的一些学习资料，包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享，能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
我们是接着上一篇文章安装虚拟机与pcl的配置（1）继续 使用快捷键“ctrl+alt+T”,来打开一个命令窗口如下图 比如我们在命令窗口下输入ls 我们会看到在主目录下的所有文件 下图是我插上u盘的
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
本系列文章首先介绍什么是PCL以及PCL的功能。之后将讲解如何在Linux上安装PCL，为下一步测试、编程、开发做准备。后续的文章将对PCL官网上给出的教程进行解释、编译、调参等辅助学习，期间还会涉及到Linux的一些开发技巧、分享学习心得等。
https://aws.amazon.com/cn/premiumsupport/knowledge-center/connect-to-linux-desktop-from-windows/
介绍一下在windows下安装虚拟机（对于虚拟机的Ubuntu系统还是双系统Ubuntu配置PCL的环境的步骤都是一样的）……
Pret是用来对打印机安全进行测试的工具。它通过网络或者USB连接到设备，并利用给定打印机的语言进行渗透。目前绝大多数的打印机都是使用PostScript,pjl和pcl。这使得该工具可以通过这些打印机语言进行捕获或者操作打印作业，访问打印机文件系统和内存甚至造成物理层面上的破坏。
Github库在这（这里用1.8.1）：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/tag/pcl-1.8.1
下载路径：http://unanancyowen.com/en/pcl181 （这个并不是官网，官网是这个:http://pointclouds.org/）
将pcl-1.6.0-pdb-msvc2010-win32文件夹中的内容复制到C:\Program Files (x86)\PCL1.6.0\bin路径中
刚接触PCL两个月，在群主和群友的帮助下完成了PCL1.6.0 和1.8.0的配置，这里记录了我配置过程中的问题，可能很小白，不足之处希望各位见谅指正。
全部资料幻灯片和示例代码：http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9772491
因为最近要处理3D点云数据，要用到PCL的处理工具箱，不得不配置并学习有关于PCL的知识。PCL即Points Cloud Library，开源点云数据处理工具箱，刚开始时，我还以为是自己看错了，应该是PLC，哈哈哈，之前真的是没听过。PLC处理3D points就相当于opencv处理2维图像数据一样。
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。
（感谢前辈）转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72116675
下文我们均以64位操作系统为例。首先，下载需要的文件，我将相关文件包已经上传到了网盘，下载链接为：https://pan.baidu.com/s/1WUUBR_MLA12ZBdu2ayYghQ 密码：z7fw
1.1 点击path添加（4个bin路径即包含dll,exe文件夹）: (win10直接一行一行添加，win7；隔开)
文件包含 nginx配置错误+user-agent文件头写入命令+读取access.log日志 考察任意文件读取，但是过滤了绝大部分的伪协议和flag，留下来的http和zip没过滤，但是没什么用，查看服务器的中间件是nginx，然后题目没有采用动态的靶场，所以尝试一下读取服务器的日志文件access.log，看一下能不能找到有用的payload或者flag，发现也被过滤了，而且，waf使用正则进行过滤的，可是到这里还是没什么思路，于是百度了一下路径绕过，发现有一个绕过的方法，就是利用nginx的配置错误，来进行路径拼接，整体是这样子的，直接访问/var/log/nginx/access.log时会被过滤，但是如果服务器配置错误的话，/var/vfree/../log/nginx/access.log的话，nginx默认会处理成/var/log/nginx/access.log，把vfree/../当成跳转上一层目录，也就是跳到了/var目录，于是就log后面的路径拼接到了/var后面，造成了目录穿越的漏洞，访问发现可以成功返回，如果环境没有被清空的话，通过全局搜索”PCL{“就可以翻到别人的flag，不好运就要自己写一个，整个access.log的组成是由IP - - 日期 - ”访问方法 访问路径 HTTP版本“ 状态码 字节 - USER-AGENT - - 这几部分组成，所以可以尝试通过请求头写入一段读取flag的php代码，然后flag再写入到日志文件中！！！所以直接get写入的话，访问access.log发现是可以写进去的，虽然会被防火墙拦截，但是所有访问都会先通过php处理任何在写入访问日志，所以flag就会被读取出来！！！
大家在做点云的时候经常会用到QT，但是我们需要使用QT做点云的可视化的时候又需要VTK，虽然我们在windows下安装PCL的时候就已经安装了VTK，由于跟着PCL安装的VTK是没有和QT联合编译的，所以在使用PCL和QT做点云可视化界面的时候是无法使用可是QT的插件QVTKWidget，本文将主要讲解一些PCL在Ubuntu系统和windows使用QT做界面的一些分享。
我用别人的例子说明，首先需要点云数据，pcd格式的，本文用麦子的点云文件，放在工程自己创建的“my”工程文件下，默认文件在工程文件C:\visual studio 2013\Projects\my\my中，若不是可以自己定义文件路径。
对于刚入门PCL的初学者来说。这篇就是福利啊！教程十分的详细，讲解十分到位，请大家不吝点赞，来鼓励这位分享者！，有问题就评论，回及时回复的，谢谢支持！
PCL1.9.1并没有支持vs2015版本的exe版本，然后需要下载PCL的源码重新自己CMake编译出vs2015版本的
作为一个新手，我这次配置该环境的主要目的是运行相关文件，因此对一些原理并没有深入了解，所以只能说一说我配置的过程。（其实很多情况弄得我摸不着头脑，仿佛又回到了做模电实验的那段时光，莫名其妙就出现问题，没有任何改变又突然变正常）
pcl_ros是一个用于将PCL（点云库）与ROS（机器人操作系统）集成的软件包。它提供了用于在ROS环境中处理和可视化点云数据的工具和功能。
文章中提到很多问题的解决办法，由于微信排版不容易，所以大家如果觉得别扭可以前去网盘下载，（因为我特意搞了一个网盘存储大家的分享以及工程，论文等等）网盘地址在文章末尾处。 后期里面也会有其他点云分享者的分享，当然大家有问题可以到微信下评论，当然更重要的是大家要点赞对作者的幸苦表示感谢！
Draco 由谷歌 Chrome 媒体团队设计，旨在大幅加速 3D 数据的编码、传输和解码。因为研发团队的 Chrome 背景，这个开源算法的首要应用对象是浏览器。但既然谷歌把它开源，现在全世界的开发者可以去探索 Draco 在其他场景的应用，比如说非网页端。目前，谷歌提供了它的两个版本： JavaScript 和 C++。
来源丨https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295
PCL（PointCloudLibrary）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、MacOSX、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 。
工友在机器上面编译了好几天也失败了，后面又换了MAC（笑死M1的片子，开虚拟机编译）又是报错的一天。
首先rgbdslamv2 是2014年开源出来的一个机遇RGBD相机构建点云地图的框架【1】，作者已经在github上开源出了代码【2】，并且给出了一个一键安装的脚本（install.sh）。但是我们会发现，我们直接运行这个install脚本会在~/Code目录下创建一个rgbdslam_catkin_ws 工作空间，然后我们按照传统的catkin_make命令进行编译会发现代码直接编译通过,，不会提示任何错误信息，但是在使用命令
PCL（Point Cloud Library，点云库）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相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
1.http://pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows.php#compiling-pcl-windows
我刚刚开始接触PCL，懂的东西也很少，所以总是出现各种各样的问题，每次遇见问题的时候要查找各种各样的资料，很费时间。所以，今天我把我遇见的常见问题分享给大家，讲解的步骤尽量详细，让和我一样基础差的小伙伴能尽快进入到PCL点云库的学习中，希望能和大家进步。
（1）学习如何连接两个不同点云为一个点云，进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等，同时了解如何连接两个不同点云的字段（例如颜色 法线）这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样，例如：点云A是N个点XYZ点，点云B是N个点的RGB点，则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrgb类型
好吧，虽然转载了别人的博客，那个步骤确实是我想要的，还挺详细，但是考虑到别人可能会将其删除等原因，还是自己写篇日志，记录下。（PS：弄这个东西搞了快3个月的时间，真的是这样。写这篇算是对自己三个月经历的总结，说多了都是泪）
二进制版的vtk第三方库不支持Qt，需要重新下载vtk并用cmake编译，注意要版本对应，这里我用pcl1.8.1，对应vtk8.0，在这里下载。
随着新型，低成本的3D传感器硬件的出现（例如Kinect），以及科研人员在高级点云处理研究上的不断努力，3D感知在机器人技术以及其他领域显得愈发重要。
最近在微信群内，很多群友在群友的推荐下，购买了Astra pro的深度相机，价格地道，物超所值！群友反馈积极，所以这里出一波简单的教程。以下内容抛砖引玉，主要讲解windows下和Ubuntu上的测试用例。希望有其他相关分享的小伙伴可以联系dianyunpcl@163.com
首先，在前面的几个帖子完成后，在每个外部库的工程点击「INSTALL」之后，将各个模块生成的lib、include、bin都存放进对应的文件夹，如图1所示。
最近主要在研究点云后处理模块，虽然一直在丰富完善我们自己编写的点云库，但是对于PCL的源码，非常具有参考价值。因而，对于PCL的源码编译工作，显得格外重要。
http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后，有demo可以查看
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置，所以尽量编写在inux下编写，同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中，C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中，会大量的使用到线性代数，为了省去手动写遍历去遍历代码，需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库，编程是C++，依赖项较少，但是相比较于PCL来说，代码更有可读性，PCL中大量的使用C++高级特性，阅读起来比较难并且不易重构拆解代码，而cilantro重点放在了3D案例上，尽量减少了样板代码的数量，包含了对点云常见的操作，是一个比较简单易懂的API，所以该库可以被广泛的模块化，并且支持多维度数据进行操作，同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师，是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士，是感知机器人小组的成员。
（1）软件：装有ROS_melodic的Ubuntu18.04系统 （2）硬件：台式机和kinectV1摄像头
数据采集接线端子板和线缆是数据采集系统的重要组成部分，目前很多数据采集卡与接线端子通常使用SCSI系列连接器。
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