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

linux qtQwidget控件点云可视化例程源码

PCL 点云图处理库 的资料，3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分，点云的识别。分割，重采样，配准曲面重建等处理大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴， 特征描述与提取相关的概念与算法 1.3D形状内容描述子（3D shape contexts） 利用描述子建立曲面间的对应点在3D物体识别领域有广发的应用，采用一个向量描述曲面上指定点及邻域的形状特征，通过匹配向量的值来建立不同曲面点的对应关系，此相邻则则称为指定点的俄描述子，经典描述子的3D形状内容描述子结构简单，辨别力强，且对噪声不敏感， 2，旋转图像（spin iamge） 旋转图像最早是由johnson提出的特征描述子，主要用于3D场景中的曲面匹配和模型识别， 3,涉及的算法相关的资料 3D形状内容描述子

该文件为PCL-1.11.1-AllInOne-msvc2019-win64.exe，从官网下载下来。有时候网速不稳定，减少大家下载时间。

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博文“点云库PCL学习：基于VFH描述子的聚类识别”的点云示例https://blog.csdn.net/qinqinxiansheng/article/details/105547035

富士施乐WorkCenter3210/3220 PCL简体中文驱动程序，原版光盘文件，含打印机驱动和扫描仪驱动及相关软件。

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激光雷达的地面-非地面分割和pcl_ros实践-附件资源

point_pair_feature_pcl point_pair_feature_pcl是的点对特征匹配算法的并行实现。 它是复制和修改版本 要求 要构建此项目，您将需要： 点云库（PCL 1.8）：内置CUDA支持。 CUDA> 10 的cmake 2.8 编译并运行 在编译项目之前，请先检查设备的cuda功能。 您可以在CUDA_NVCC_FLAGS中的CMakeLists.txt文件上设置特定功能。 mkdir build cd build cmake .. make ./demo