pcl-730设计各部分详解，包括输入通道，输出通道，所用芯片等。

PCL-1.7.2-AllInOne-msvc2013-win32.exe可直接安装

python_pcd 该软件包提供了用于在纯python中处理PCL .pcd pointcloud文件的I / O代码。 有关C ++ PCL函数的Python包装，请参见 写作 例子： import python_pcd message = sensor_msgs . msg . PointCloud2 () # or a message from somewhere else python_pcd . write_pcd ( "this.pcd" , message ) write_pcd的定义： def write_pcd ( filename , pointcloud , overwrite = False , viewpoint = None , mode = 'binary' ): """ Writes a senso

PCL 1.8.0+VS 2015+CMake的安装配置详细教程-附件资源

点云处理技术广泛应用在逆向工程、CAD/CAM、机器人学、激光遥感测量、机器视觉、虚拟现实、人机交互、立体3D影像等诸多领域。由于其涉及计算机学、图形学、人工智能、模式识别、几何计算、传感器等诸多学科，但一直以来由于点云获取手段的昂贵，严重阻碍其在各个行业上的广泛应用，也造成国内点云处理的理论性和工具性书籍匮乏。

在对MSC. Pat ran 进行二次开发时,通常需要编写自定义的图形界面,以实现开发者所需的一些特殊功能。由 于Pat ran 软件读取部分格式文件功能比较繁琐,要通过手动输入一些参数才能进行数据的读入。针对这些不足,特进行 Pat ran 界面的二次开发,使得预先设置好的参数,通过界面函数与系统调用,可以直接进行数据读取,大大提高了效率。最 后给出开发后的界面实例进行验证。

代码实是在vs2017配置的PCL1.9.0环境下运行成功的，用来获得三维点云的FPFH特征。运行没有问题。

VTK8.0（VS2015编译，加上了QVTK，Debug和Release都生成了）

本资源是Keqi Zhang 等人提出的Progressive Morphological Filter算法最原始的文章，用于点云数据地面点分割，以生成DEM/DTM，算法已经集成在点云开源库PCL中，可以很方便的进行使。（根据对此算法的理解，总结在博客中。）

pcl pcl 一，功能描述 1，视差图点云创建， 2，鼠标选取点云创建区域与待匹配物体， 3，点云滤波， 4，点云超体聚类， 5，LCCP分割， 6，点云降采样 7，ICP匹配 8，点云显示。 二，功能解释 1，视差图点云创建 点云创建部分 使用四元数旋转参数 q(0.5,0,0,0) 与位移参数（0，0，0）使创建的点云为以相机坐标系为原点。 采用原图进行 1/4 采样的方式加速点云创建。 2，鼠标选取点云创建区域与待匹配物体 待创建区域的选取是在RGB图像上进行的，通过鼠标左键获取选取区域的对角坐标，存储在Pt1与pt2中，鼠标右键点选待匹配物体，坐标点存储在pt3中。 3，点云滤波 滤波主要采用了统计滤波器：pcl::StatisticalOutlierRemoval 与半径滤波器：pcl::RadiusOutlierRemoval 4, 点云超体聚类 pcl::Supervoxe