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hub / github.com/HuangCongQing/pcl-learning

github.com/HuangCongQing/pcl-learning @v1.0.0

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pcl

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PCL(Point Cloud Library)点云库 个人开发环境:Ubuntu18.04 * 如有疑问,微信:shuangyu_ai

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)

PCL微信交流群二维码每周都更新一次,请关注公众号【双愚】后台回复PCL加群 * 更多自动驾驶相关交流群,欢迎扫码加入:自动驾驶感知(PCL/ROS+DL):技术交流群汇总(新版)

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相关项目实战:

@双愚 , 若fork或star请注明来源

  • 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。
  • 英文官网:https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#
  • https://pointclouds.org/
  • GitHub:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
  • 学习基于pcl1.9.1:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/tree/pcl-1.9.1

Tips:

  • ubuntu下使用PCL,需要写CMakeLists.txt文件,然后编译才可以生成可执行文件.
  • 可执行文件在build文件夹下,所以运行可执行文件时,后面添加参数的pcd文件,应放在build文件夹下才能获取到。(注意文件路径)
  • make -j (-j 自动多线程, -j4 四线程)

目录contents

*建议必学

step1
step2
step3(must)
step4(根据个人需要)

编译过程

mkdir build
cd build
cmake .. // 对上一级进行编译
make  // 生成可执行文件命令
./executedemo  // 运行可执行文件

实战项目

不理解的地方,欢迎提issue: https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning/issues

  • 3D-MOT(多目标检测和追踪)
  • https://github.com/HuangCongQing/3D-LIDAR-Multi-Object-Tracking/tree/kitti
  • 3D点云目标检测&语义分割-SOTA方法,代码,论文,数据集等
  • https://github.com/HuangCongQing/3D-Point-Clouds

相关链接

  • 公众号:点云PCL
  • https://github.com/Yochengliu/awesome-point-cloud-analysis
  • https://github.com/QingyongHu/SoTA-Point-Cloud
  • https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
  • 参考书籍:点云库PCL学习教程,朱德海,北京航空航天大学出版社
  • Plus:ROS学习-https://github.com/HuangCongQing/ROS

入门资料: - PCL学习入门指南&代码实践(最新版)入门视频: https://www.bilibili.com/video/BV1HS4y1y7AB - 视频bilibili-PCL点云库官网教程 - 点云库PCL学习教程书籍每章总结:https://github.com/MNewBie/PCL-Notes - 百度网盘资料:

链接:https://pan.baidu.com/s/1ziq8s_kj5QpM8eXO_d6RJg

提取码:g6ny

代码实践资料:

Citation

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}
}

微信公众号:【双愚】(huang_chongqing) 聊科研技术,谈人生思考,欢迎关注~

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往期推荐: 1. 本文不提供职业建议,却能助你一生 2. 聊聊我们大学生面试 3. 清华大学刘知远:好的研究方法从哪来

License

Copyright (c) 双愚. All rights reserved.

Licensed under the MIT License.

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Core symbols most depended-on inside this repo

Shape

Function 114
Method 18
Class 8

Languages

C++98%
Python2%

Modules by API surface

14registration配准/2如何逐步匹配多幅点云/pairwise_incremental_registration.cpp12 symbols
15visualization可视化/3pcl_visualizer_demo/pcl_visualizer_demo.cpp11 symbols
13recognition识别/33D物体识别的假设检验/global_hypothesis_verification.cpp5 symbols
03octree/3point_cloud_compression/point_cloud_compression.cpp5 symbols
03octree/1point_cloud_compression/point_cloud_compression.cpp5 symbols
13recognition识别/1基于对应分组的三维物体识别/correspondence_grouping.cpp4 symbols
11surface表面/5平面点云B样条曲线拟合/fitting_curve_2d.cpp4 symbols
08IO输入输出/4openni_grabber/openni_grabber.cpp4 symbols
practice/03lidar2img/02PointXYZRGBlidar2image.cpp3 symbols
PCL1.11/powerlinesegment/script/Linearity.py3 symbols
PCL1.11/powerlinesegment/power_line_segment1.cpp3 symbols
PCL1.11/powerlinesegment/power_line_segment.cpp3 symbols

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$ claude mcp add pcl-learning \
  -- python -m otcore.mcp_server <graph>

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