随着3D视觉设备的不断发展，获取点云文件变得越来越容易，投入点云处理研究的人也越来越多。作为学生党，当然最愁的就是论文了，论文里要可视化自己的处理结果，最主要的问题就是颜色的显示，但是用PCL、Open3D这种库来专门写个代码显示点云又很麻烦，特别是遇到想要显示多个颜色的时候。本篇以点云配准方向为例分享一下这个软件在可视化上功能。CloudCompare是一款功能强大的开源的点云处理软件，官网下载

根本原因安装anaconda之后，很多默认的编译器都变成了anaconda自带的了，比如python和gcc等。那么系统中的python安装的东西自然是用不了的，刚开始没发现这个问题，一怒之下就把opencv给卸载了，当发现这个问题的时候，已经悔之晚矣,无奈重新安装。注：opencv编译失败之后，其前面肯定有失败报错的地方，也就是解决问题和核心了，如上图中最后报错“Makefile:160: re

最近在用PCL的时候，需要对点云绕某一个轴进行旋转。于是上网查了些资料自己弄了个函数，分享给大家。使用的是Eigen这个库，首先要#include <Eigen/Dense>参数中vector是轴的方向（一定要先单位化后再传参），point表示这个轴所经过的某一个点，t表示角度（如90度：PI/2）// Returns the rotation matrix around a vect

霍夫变换原理可视化解释

点击上方“3DCVer”，选择“星标”干货第一时间送达结构光三维重建系统是由一个相机和一个投影仪组成，关于结构光三维重建系统的理论有很多，其中有一个简单的模型是把投影仪看做相机来使用，从而得到物体的三维信息。接下来我将详细介绍这个模型的原理。在把投影仪当相机使用之前，我们得知道如何通过两个相机的信息得到物体的三维信息。如图所示是一个双目相机系统，如果只有一个相机（以左相机为例），相机上的一个像素点

目录pcl filter模块RandomSampleUniformSamplingVoxelGrid应用参考完pcl filter模块Module filters：https://pointclouds.org/documentation/group__filters.htmlRandomSample、UniformSampling、VoxelGrid都包含在其中RandomSampleRando

用solidworks和meshlab，cloudcompare生成点云

（1）多频外差编码法利用拍频原理，将两个或两个以上周期相近但不相同的相移编码光组合成一组编码光，把解得的不同周期的多个相位作差，将包裹相位的小周期放大为相位差的大周期，直到相位差信号的周期包含整个测量视场。如果图片对应的是频率，这里的值应该是小于1的值，即正弦波的个数除以整个图像方向上的像素值，它的周期才会是条纹的宽度，但在图中图片所对应的并非这种含义，所以我认为这里解释和图示是有矛盾的。在提取相

最近一直在看点云配准相关的算法，在这里记录一下我试验过的配准算法。第一弹：SAC-IA粗配准+ICP精配准采样一致性初始配准算法（Sample Consensus Initial Aligment , SAC-IA)此算法依赖于点特征直方图，所以在执行此算法之前，应该先计算点云的FPFH，算法的大致思路如下：(1) 从待配准点云P中选取n个采样点，为了尽量保证所采样的点具有不同的FPFH特征，采样

计算