这是学习点云处理的入门教程，其中附带源码，有利于大家快速查找，学习。主要针对激光雷达场景使用。使用方便，上手简单，容易掌握。

点云处理 一些关于点云处理的项目。

点云处理

点云处理工具软件，对xyz格式的点云数据进行下采样，滤波和三角化处理，xyz格式的点云数据文件及其格式另行说明

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

通过建立点云数据的包围盒结构，对不同位置疏密不一致的点云进行抽稀和均匀化处理。

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基于ROS实现的的激光点云处理，对地面进行拟合分割，采用欧几里得聚类实现障碍物检测。基于ROS实现的的激光点云处理，对地面进行拟合分割，采用欧几里得聚类实现障碍物检测。基于ROS实现的的激光点云处理，对地面进行拟合分割，采用欧几里得聚类实现障碍物检测。

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