Browse by type
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)
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。
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 // 生成可执行文件命令
./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: - 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:
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~

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
Copyright (c) 双愚. All rights reserved.
Licensed under the MIT License.
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!
最后,如果您想要支持我的工作,请扫描下面的二维码

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