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。
下载路径:http://unanancyowen.com/en/pcl181 (这个并不是官网,官网是这个:http://pointclouds.org/)
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:
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。
Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
(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)
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。
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!
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。
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)
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!
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
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。
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++。
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
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
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
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)
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
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。
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。
来源丨https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295
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。
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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)……
全部资料幻灯片和示例代码:http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9772491
机器人软件系统中使用的通讯框架多种多样。比如,百度Apollo使用的Cyber RT,ROS1中的TCPROS/UDPROS通信机制,ROS2中使用的DDS等等。
一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提高程序的运行速度,
关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别
关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看 wiki.ros.org/pcl/Overview
关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分,所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据,本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的,其中有很多细节如果直接更改源程序,可能会因为数据类型,或者头文件等各种原因编译不过,会导致我们比较难得找出其中的错误,首先我们看一下我自己设定的一个场景,然后我用kinect获取数据
在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分,
平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线,被认为是一种十分重要的性质。 法线提供了关于曲面的曲率信息,这是它的优势。许多的PCL的算法需要我们提供输入点云的法线。为了估计它们,代码分析如下
(2)使用ConditionalRemoval 或RadiusOutlinerRemoval移除离群点
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!(目前已经有成员反馈,还有需要小伙伴没有发过来哦,下周开始会将分享整理出来,定期分享,并将文档上传至github组群,已经有部分分享上传至github组群中,供大家下载查看,并且有问题可以在github的issues中提问,大家可以相互提问并解答)
中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法,比如PointCloud的类和许多用于表示点,曲面,法向量,特征描述等点的类型,用于计算距离,均值以及协方差,角度转换以及几何变化的函数。
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!!!
基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。
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