PCL点云之旅

实现效果 统计滤波是PCL提供的一种去除离群点的方案，我们通过这个方案可以将一些设备意外扫描出现的误触情况给他删除出去。使得我们的点云模型更加的精准，能够更好的方便后续步骤处理。他的实现原理就是，某个

实现效果 点云降噪的主要思路就是，你传入采样网格大小，然后采样网格中有很多点，你保留其中最接近中心点的点云，其他点云给他过滤掉。这样我们就可以实现点云均匀降噪的效果 实现步骤 首先导入pcl均匀降噪方

实现效果 首先 通过前面几篇文章的学习，我们已经知道了怎么通过用户输入特定的参数，然后对点云模型进行滤波操作。他的本质其实是对点云模型的均匀过滤采样。通过均匀的在点云模型的各个位置采集点信息来对离群点

实现效果 在我们获取点云的时候，总会由于设备精度的限制、操作人员的人为因素和环境条件因素等带来的影响，以及电磁波衍射特性和数据进行拼接配准操作过程的影响，点云数据总会产生一些我们意想不到的噪声点。在点

实现效果 实现思路 我们在选点的时候，将点注册到表格里面去。 表格里面添加一个操作按钮，每次当选中第三个点的时候，我们将所有选点的痕迹都给他清空 这样我们就实现了最多能够选择两个点，然后我们通过两个点

实现效果 实现思路 我们首先在场景中添加一个treeWidget 控制treeWidget在被选中的时候有不同的图标显示 在场景中定义两个变量，一个叫cloud_vec用来存放点云数组。一个叫clou

可以看到,左边的选点参数列表和上方属性列表大小一直在动态的改变，这里我们是通过QT的拆分器来实现的。

选点与QT进行交互是非常重要的一件事情，那么怎么让选点和QT进行交互呢，我认为非常的重要，要好好的选点。

实现效果 步骤拆分 在显示菜单下建立点云颜色改变ACTION 由于我们上次已经建立了一个QcolorDialog类 我们通过槽函数唤醒这个类，选择颜色信息 渲染到点云模型上面去 代码实现 槽函数 选择

实现效果 步骤拆分 创建一个弹窗，这个弹窗能够选择颜色，并且返回QColor 将颜色添加到vtk画布上面去 代码实现 定义弹窗头文件 创建颜色弹窗 槽函数

实现效果 图像特征匹配 通过将不同图像的特征进行拼接，然后一张拼一张，最后通过一些平衡化处理之后就可以得到一张全景图了。 图像特征处理主要分为以下几类： 角点：Harris算子，SUSAN算子，FAS

实现效果 步骤拆分 环境准备，我们要准备VS2019和PCL1.11.1还有QT8.10.1 新建一个QT项目 导入依赖，我们QT项目要导入PCL和VTK的依赖 绘制UI 读取点云文件 读取不同后缀名

PointT类型 PCL的PointT类型可以追溯到它在ROS作为开源库被开发的时候，大家一致认为，点云是复杂的n维度结构，它应该能够传递不同类型的信息,然而用户应该知道并且理解需要传送什么信息,然而

携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第3天，点击查看活动详情 PCL编程规范 架构师为了确保在PCL中所有代码风格的一致性，使得其他开发者以及用户更容易理解源码。PCL

携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第3天，点击查看活动详情 本篇文章要实现效果 步骤拆分 搭建C++环境，下载Visual studio 2017 & Point c