常用PCL数据结构

见国百科 2024-04-16 676 0

PCL编程表

Point Cloud Library（PCL）是一个开源的点云处理库，提供了大量的算法和工具，用于处理、分析和可视化点云数据。以下是一些常用的PCL编程表，帮助您更好地使用PCL进行点云处理。

数据结构	描述
pcl::PointCloud	表示点云数据的主要数据结构，包含点的坐标信息和其他属性。
pcl::PointXYZ	表示点云中的一个点，包含三维坐标信息。
pcl::Normal	表示点云中的法向量信息。

滤波器	描述
pcl::PassThrough	通过设置指定轴上的范围来过滤点云数据。
pcl::VoxelGrid	对点云进行降采样，减少数据量。
pcl::StatisticalOutlierRemoval	去除点云中的离群点。

算法	描述
pcl::IterativeClosestPoint	基于迭代的最近点配准算法。
pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint	改进的迭代最近点配准算法，支持不同类型的点云数据。
pcl::NormalDistributionsTransform	基于正态分布的配准算法，适用于大规模点云数据。

工具	描述
pcl::visualization::PCLVisualizer	用于可视化点云数据和处理结果。
pcl::visualization::CloudViewer	简单易用的点云查看器。
pcl::visualization::PointCloudColorHandler	用于设置点云颜色的处理器。