🔥PCL(Point Cloud Library)点云库学习记录
PCL(Point Cloud Library)点云库 个人开发环境:Ubuntu18.04
墙裂建议先看下:PCL(Point Cloud Library)学习指南&资料推荐
PCL学习入门指南&代码实践(最新版)入门视频: https://www.bilibili.com/video/BV1HS4y1y7AB
代码对应系列笔记:PCL(Point Cloud Library)学习记录(2023)
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- 点云数据的处理可以采用获得广泛应用的Point Cloud Library (点云库,PCL库)。
- PCL库是一个最初发布于2013年的开源C++库。它实现了大量点云相关的通用算法和高效的数据管理。
- 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信息获取与处理的技术结晶,那么PCL在3D信息获取与处理上,就与OpenCV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。
Tips:
make -j
(-j 自动多线程, -j4 四线程)*建议必学
mkdir build
cd build
cmake .. // 对上一级进行编译
make // 生成可执行文件
./executedemo // 运行可执行文件
不理解的地方,欢迎提issue: https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning/issues
入门资料:
链接:https://pan.baidu.com/s/1ziq8s_kj5QpM8eXO_d6RJg
提取码:g6ny
代码实践资料:
If you find this project useful in your research, please consider cite:
@misc{pcl-learning2020,
title={A Complete Study Guide on How to Learn PCL (Point Cloud Library).},
author={Chongqing, Huang},
howpublished = {\url{https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning}},
year={2020}
}
后续会根据逐步完善,欢迎大家提出宝贵意见,也欢迎大家提issue pr,还有star⭐️。
可以领取优惠加入星球使劲向我提问哈~
PLus: 创建了一个知识星球 【自动驾驶感知(PCL/ROS+DL)】 专注于自动驾驶感知领域,包括传统方法(PCL点云库,ROS)和深度学习(目标检测+语义分割)方法。同时涉及Apollo,Autoware(基于ros2),BEV感知,三维重建,SLAM(视觉+激光雷达) ,模型压缩(蒸馏+剪枝+量化等),自动驾驶模拟仿真,自动驾驶数据集标注&数据闭环等自动驾驶全栈技术,欢迎扫码二维码加入,一起登顶自动驾驶的高峰!
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