PCL库概述

PCL(Point Cloud Library)是一个用于点云处理的C++库。该库提供了许多用于点云数据滤波、分割、配准、曲面重建和特征提取等功能，还提供了常用的3D显示和可视化应用程序。PCL库是使用C++编写的，并提供了Python、Octave和Matlab等几种封装语言的支持。

安装PCL库(见其他博客)

安装PCL库需要以下几个步骤：

1. 安装依赖项：PCL库依赖于许多其他的库，需要先安装这些库。在Ubuntu中，你可以用以下命令安装：

sudo apt-get install libpcl-dev libpcl-tools pcl-tools libeigen3-dev libvtk6-dev libboost-all-dev freeglut3-dev libflann-dev libvtk6-qt-dev libvtk6.3-qt libproj-dev libvtk6.3-dev

2. 下载安装程序：你可以在PCL官方网站中下载PCL库的二进制安装程序。选择适合你操作系统和硬件的版本，进行下载和安装。
3. 编译源代码：如果你想在源码级别上进行安装，则需要将源码克隆到本地，然后进行编译。你可以使用以下命令进行编译：

mkdir build && cd build
cmake ..
make
sudo make install

安装完成后，你就可以在你的项目中使用PCL库了。

使用PCL库

PCL库提供了许多用于点云数据处理和可视化的C++类和方法，使得在处理点云时变得轻而易举。以下是一些PCL库用法示例：

创建点云对象

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

这一行代码创建一个PointCloud对象，使用PointXYZ数据类型来存储点云的坐标。你可以根据需要添加颜色或法向量属性。

PCL库中常用数据结构的介绍

在使用PCL库时，我们需要经常使用到一些常用的数据结构，例如PointCloud和PointXYZ等。以下是对这些数据结构的简要介绍：

• PointCloud：点云数据结构
• PointXYZ：表示一个点的三维坐标
• PointNormal：表示一个点的三维坐标和法向量
• PointXYZRGB：表示一个带颜色的点的三维坐标和颜色信息
• PointCloud<PointXYZ>: PointCloud模板类型表示XYZ点云数据
• PointCloud<PointXYZRGB>: PointCloud模板类型表示带RGB颜色信息的点云数据
• PointCloud<Normal>: PointCloud模板类型表示法向量数据
• PointXYZRGBA：表示一个带透明度的点的三维坐标和RGBA颜色信息
  以上数据结构都封装在PCL库中，可在程序中直接使用。例如，在定义一个PointCloud类型的点云数据结构变量时：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);

该变量的类型为PointCloud<PointXYZ>，可使用cloud->点云数据相关操作进行操作。
希望这些例子能够帮助你更好地理解和使用PCL库。

IO

加载点云数据

pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("/path/to/pointcloud.pcd", *cloud);

这一行代码从一个PCD文件中加载点云数据并将其存储在PointCloud对象中。

将点云数据保存到文件

pcl::io::savePCDFileASCII("point_cloud.pcd", *cloud);

这一行代码将点云数据保存到一个PCD文件中，文件会保存在当前工作目录下。

从RGBD传感器获取点云数据

PCL库支持从RGBD传感器获取点云数据。目前常用的RGBD传感器有Microsoft Kinect和ASUS Xtion Pro Live等，它们能够同时获取RGB图像和深度图像数据。
以下是一个从RGBD传感器获取点云数据的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
//创建OpenNI对象
pcl::io::OpenNI2Grabber grabber("#1");
//设置响应函数
boost::function<void(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr&)> f = boost::bind(&cloud_cb, _1, cloud);
grabber.registerCallback(f);
//启动OpenNI
grabber.start();
while (!viewer.wasStopped())
{
viewer.spinOnce();
}    
grabber.stop();

以上代码使用了OpenNI2Grabber类获取RGBD传感器的点云数据。registerCallback()方法用于设置响应函数，响应函数将在回调时进行调用。最后可以通过Start()方法启动RGB传感器。

降采样

对点云进行降采样

pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f);
sor.filter(*cloud_filtered);

这一段代码使用VoxelGrid方法对点云进行降采样，将点云的密度减小到原始的1/10。setInputCloud()方法用于设置需要过滤的点云数据，setLeafSize()方法用于设置体素的大小，filter()方法用于降采样点云数据。

通过点云滤波减少噪声

PCL库提供了多种点云数据滤波技术，可以通过滤波减少点云中的噪声和异常点。其中一种常用的滤波方法是使用VoxelGrid方法进行降采样，这个我们在之前的示例中已经使用到了。除此之外，还有PassThrough、StatisticalOutlierRemoval、RadiusOutlierRemoval等滤波方法。

例如，以下代码使用StatisticalOutlierRemoval方法进行离群点滤波处理：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setMeanK(50);
sor.setStddevMulThresh(1.0);
sor.filter(*cloud_filtered);

计算点云法向量

pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ());
tree->setInputCloud(cloud);
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setKSearch(20);
ne.compute(*normals);

这一段代码使用NormalEstimation方法计算点云的法向量。setInputCloud()方法用于设置需要计算法向量的点云数据，setSearchMethod()方法用于设置点云搜索方法，setKSearch()方法用于设置点云搜索的半径，compute()方法用于计算点云数据的法向量。

法向量

显示点云和法向量

pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PointCloud Viewer");
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ> (cloud, "cloud");
viewer.addPointCloudNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal>(cloud, normals, 10, 0.5, "normals");
viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_COLOR, 1.0, 1.0, 1.0, "normals");
viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 3, "cloud");
while (!viewer.wasStopped ())
{
    viewer.spinOnce (100);
}

这一段代码使用PCL可视化库来显示点云和法向量。PCLVisualizer是一个用于可视化点云和3D对象的窗口，addPointCloud()方法用于添加点云数据到窗口中，addPointCloudNormals()方法用于添加带有法向量的点云数据到窗口中，setPointCloudRenderingProperties()方法用于设置点云的某些渲染属性，spinOnce()方法用于处理所有的待处理事件，并更新窗口。

特征提取

pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ());
tree->setInputCloud(cloud);
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setKSearch(20);
ne.compute(*normals);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::SIFTKeypoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> sift;
sift.setInputCloud(cloud);
sift.setInputNormals(normals);
sift.setSearchMethod(tree);
sift.setScales(0.02, 3, 2);
sift.setMinimumContrast(0.3);
sift.compute(*keypoints);

这段代码使用SIFT方法从点云中提取关键点。setInputCloud()和setInputNormals()方法用于设置需要分析的点云和法向量数据，setSearchMethod()方法用于设置点云搜索方法，setScales()方法用于设置关键点的尺度范围，setMinimumContrast()方法用于设置关键点的最小对比度度量。

配准

使用PCL进行点云配准

点云配准是点云处理中一个重要的问题，可以基于不同的算法进行点云配准，例如ICP（迭代最近点算法）和NDT（正态分布转换）算法。

以下是一个基于ICP算法进行点云配准的示例代码：

pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
icp.setInputSource(cloud_source);
icp.setInputTarget(cloud_target);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
icp.align(Final);

std::cout << "has converged:" << icp.hasConverged() << " score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl;
std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;

在以上代码中，setInputSource()和setInputTarget()方法用于设置需要配准的源和目标点云。align()方法用于执行点云配准。hasConverged()方法返回是否已达到迭代次数的限制或是否已达到预定的误差水平，getFitnessScore()方法返回配准的最终匹配错误，getFinalTransformation()方法返回计算得到的刚性变换矩阵。

使用PCL进行点云配准调整

在进行点云配准的过程中，有时可能需要进行一些额外的调整，例如调整最终计算得到的刚性变换矩阵。
以下是一个基于ICP算法进行点云配准并进行刚性变换矩阵调整的示例代码：

pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
icp.setInputSource(cloud_source);
icp.setInputTarget(cloud_target);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> Final;
icp.align(Final);

Eigen::Matrix4f rotation = icp.getFinalTransformation();
rotation(0,3) = 0;
rotation(1,3) = 0;
rotation(2,3) = 0;
rotation(3,3) = 1;
rotation(3,0) = 0;
rotation(3,1) = 0;
rotation(3,2) = 0;
std::cout << "Final Transformation Matrix:\n" << rotation << std::endl;

以上代码使用了ICP算法进行点云配准，并从icp对象获取了计算得到的刚性变换矩阵rotation。接下来我们对矩阵进行一些调整，例如将最后一行最后三个元素设置为0，将最后一列最后三个元素设置为0。最终输出调整后的矩阵。

姿态估计

pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
ne.setSearchMethod(tree);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*normals);
pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh;
fpfh.setInputCloud(cloud);
fpfh.setInputNormals(normals);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree2(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
fpfh.setSearchMethod(tree2);
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
fpfh.setRadiusSearch(0.05);
fpfh.compute(*fpfhs);
pcl::SampleConsensusPrerejective<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> ransac;
ransac.setInputSource(cloud);
ransac.setSourceFeatures(fpfhs);
ransac.setInputTarget(cloud);
ransac.setTargetFeatures(fpfhs);
ransac.setMaximumIterations(5000);
ransac.setNumberOfSamples(3);
ransac.setCorrespondenceRandomness(5);
ransac.setSimilarityThreshold(0.9f);
ransac.setMaxCorrespondenceDistance(2.5f * leaf_size);
ransac.computeTransformation(*cloud_transformed);

上述代码用于使用基于FPFH特征的方法实现3D姿态估计。setInputCloud()和setInputNormals()方法用于设置需要分析的点云和法向量数据，setSearchMethod()方法用于设置点云搜索方法，setRadiusSearch()方法用于设置搜索半径。

可视化

使用PCL可视化点云

PCL库提供了多种可视化点云数据的方法，例如PCLVisualizer、CloudViewer等类。你可以使用以下代码创建一个PCLVisualizer对象并可视化点云数据：

pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PointCloud Viewer");
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ> (cloud, "cloud");
while (!viewer.wasStopped ())
{
    viewer.spinOnce (100);
}

分割

使用PCL进行点云分割

点云分割是将点云分成若干个部分的过程。PCL库提供了多种方法进行点云分割，例如基于平面模型的分割、基于区域生长的分割等。以下是一个基于平面模型进行点云分割的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
//加载点云数据
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices());
//创建分割对象
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);
seg.setInputCloud(cloud);
//执行分割
seg.segment(*inliers, *coefficients);
//打印结果
std::cout << "Model coefficients: " << coefficients->values[0] << " "
<< coefficients->values[1] << " "
<< coefficients->values[2] << " "
<< coefficients->values[3] << std::endl;

以上代码使用SACSegmentation方法进行点云分割。setModelType()方法用于设置模型类型，本例中设置为平面模型。setMethodType()方法设定分割方法采用的算法种类，这里选择的是RANSAC算法。setDistanceThreshold()方法用于设置点到平面的距离阈值，即点云数据分割后，剩余数据中任意一个点到计算得到的平面模型上的距离应该小于该阈值。segment()方法用于执行分割任务。在分割完成后，将得到的平面模型系数保存在coefficients变量中，相应的点云点纪录将保存在inliers变量中。

曲率

使用PCL计算点云的曲率

曲率是衡量点云表面形状变化快慢程度的一个重要指标。PCL库提供了多种方法计算点云的曲率，其中一种常用的方法是使用NormalEstimation方法计算法向量，并使用PrincipalCurvaturesEstimation方法计算曲率。
以下是一个计算点云曲率的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
tree->setInputCloud(cloud);
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
ne.setInputCloud(cloud);
ne.setSearchMethod(tree);
ne.setKSearch(20);
ne.compute(*normals);

pcl::PrincipalCurvaturesEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::PrincipalCurvatures> pc;
pc.setInputCloud(cloud);
pc.setInputNormals(normals);
pc.setSearchMethod(tree);
pc.setRadiusSearch(0.05);
pcl::PointCloud<pcl::PrincipalCurvatures>::Ptr principalCurvatures(new pcl::PointCloud<pcl::PrincipalCurvatures>());
pc.compute(*principalCurvatures);

以上代码的计算过程与计算法向量非常相似。setSearchMethod()方法用于设置点云搜索方法，setKSearch()方法用于设置点云搜索的半径。在计算法向量之后，我们使用了PrincipalCurvaturesEstimation方法计算点云的曲率。该方法将点云曲率计算得到的曲率和法向量数据保存在principalCurvatures变量中。

Mesh

将点云数据转换为Mesh

在进行点云处理过程中，有时需要将点云数据转换为三维网格模型进行显示或者操作。PCL库提供了从点云数据生成Mesh的方法。以下是一个将点云数据转换为Mesh的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_3d(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("point_cloud.pcd", *cloud_3d);
pcl::PolygonMesh mesh;

pcl::Poisson<pcl::PointXYZ> poisson;
poisson.setInputCloud(cloud_3d);
poisson.setDepth(9);
poisson.setSolverDivide(7);
poisson.setIsoDivide(8);
poisson.setOutputPolygons(true);
poisson.reconstruct(mesh);
pcl::io::savePLYFileBinary("mesh.ply", mesh);

以上代码使用Poisson方法对点云进行重建。setInputCloud()方法用于设置需要重建的点云数据。setDepth()、setSolverDivide()和setIsoDivide()等一系列参数用于控制重建过程中的分辨率和细节程度。reconstruct()方法用于执行点云重建任务。最终结果保存在mesh变量中，使用savePLYFileBinary()方法可以将其保存为PLY格式的文件。

三维重构

使用PCL进行三维重构

三维重构是将二维图像转换为三维模型的过程。PCL库提供了多种方法进行三维重构，例如基于表面重建的方法和基于体素重建的方法等。以下是一个基于表面重建进行三维重构的示例代码：

pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>);
//从视觉图像获取点云数据
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZRGB>("point_cloud.pcd", *cloud);
//创建表面重建对象
pcl::Poisson<pcl::PointXYZRGB> poisson;
poisson.setInputCloud(cloud);
//重建并保存结果
pcl::PolygonMesh mesh;
poisson.reconstruct(mesh);
pcl::io::savePLYFileBinary("reconstructed_mesh.ply", mesh);

以上代码使用Poisson方法进行表面重建。setInputCloud()方法用于设置需要进行三维重建的视觉图像点云数据。setDepth()和setSolverDivide等参数可以控制重建过程中的细节程度和分辨率。reconstruct()方法用于执行重建任务。最终结果保存在mesh变量中，可以通过savePLYFileBinary()方法将其保存为PLY格式的文件。

声明

PCL库有丰富的使用示例和教程，可以在官方网站中找到上述资源。官方网站链接：http://pointclouds.org/。本文来自开源文档，请自行辨别，若需要运行生成软件，请自行调试。

PCL在三维建模方面的应用

PCL库在三维建模方面可以应用于以下几个方面：

点云重建和表面重建：PCL库可以使用大量的表面重建算法（如Poisson，GreedyProjectionTriangulation，BallPivoting等），将点云数据转换为三角形网格模型，以便可视化、编辑、转换和导出数据。这些重建算法主要基于点云的表面和法线信息，在处理过程中可以进行自动去噪和滤波。

点云配准：PCL库提供了一系列的点云配准算法，包括ICP（Iterative Closest Point）算法、NDT（Normal Distribution Transform）算法等，这些算法可以处理从不同视角获取的多个点云数据的对齐问题。配准后，可以将多个点云数据组合成一个完整的场景或物体。

三维重建和拼接：除了将点云转换为三角形网格模型以外，PCL库还提供了一些三维重建和拼接算法，例如基于多个视角的三维重建算法、Kinect传感器的RGBD数据三维场景重建算法等。这些算法可以自动将多个视角下的深度数据进行拼接和配准，以创建一个完整的三维场景。

点云分割与物体识别：PCL库提供了各种点云分割算法，以帮助将场景中的不同物体进行区分和识别。这些算法包括基于平面模型的分割算法，基于区域生长的分割算法，以及带有形状先验知识的物体分割算法等。

三维建模和可视化：PCL库支持各种三维建模和可视化方法，包括点云渲染、光照、着色、纹理映射、阴影、虚拟相机控制和交互式操作等。同时，PCL库还支持将渲染结果保存为各种常见的文件格式，例如PLY、OBJ、STL、VRML等。