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一、点云滤波
一篇关于滤波模块介绍的文章pcl_filters模块api代码解析
1、常用滤波器
2、采样滤波
3、裁剪滤波
- PCL CropHull任意多边形内部点云提取
- PCL CropBox 过滤/提取给定立方体内的点云数据
- PCL 平面裁剪器(PlaneClipper3D)的使用
- PCL LocalMaximum消除局部最大的点
- PCL GridMinimum获取栅格最低点
二、KD树与八叉树
1、KD树
一篇关于PCL中KD树理论介绍的优秀文章：PCL中Kd树理论
- PCL KD树的使用
- PCL addLine可视化K近邻
- PCL 点云平均密度计算（版本一）
- PCL 计算点云平均密度（版本二）
- PCL 删除点云中重叠的点(方法一)
- PCL 删除点云中重叠的点(方法二)
2、八叉树
一篇关于PCL中八叉树理论介绍的优秀文章：PCL中八叉树理论
三、点云配准
粗配准
- PCL 4PCS算法实现点云配准
- PCL K4PCS算法实现点云配准
- PCL 改进的RANSAC算法实现点云粗配准
- PCL SAC-IA 初始配准算法
- PCL 刚性目标的鲁棒姿态估计
- PCA 实现点云粗配准(C++版)
精配准
关于点云配准，很不错的综述文章：
1、点到点的ICP算法
2、点到面的ICP算法
3、改进的ICP算法
- PCL Trimmed ICP
- PCL 使用GICP对点云配准
- PCL 目标函数对称的ICP算法
- PCL 优化改进的点到面ICP算法
- LM-ICP 实现点云精配准
- PCL 方向向量约束的改进ICP算法
4、基于概率模型的算法
对应关系
- PCL: CorrespondenceEstimationNormalShooting的使用
- PCL 查找对应点并可视化
- PCL 提取两片点云的重叠部分并保存
- PCL 提取两片点云的非重叠部分
- PCL 计算两片点云重叠区域的均值标准差
- PCL 获取两个空间对齐点云之间的差异
- PCL 实现K近邻查找匹配点对
- PCL RANSAC剔除误匹配点对
- PCL FPFH查找对应点对SVD进行配准
- PCL 法向量夹角剔除错误匹配点对
- PCL 基于距离的错误对应关系去除
- PCL 根据特征描述子获取对应关系
- PCL 基于中值距离的对应关系去除
配准精度
坐标转换
刚体运动变换
四、点云拟合分割
关于点云分割很不错的综述文章：
1、RANSAC
2、最小二乘拟合
3、其他几何分割
一篇关于PCL中几何分割模块综述的博客：PCL点云分割总结
五、 三维重建
三维重建综述文章：三维重建技术综述
六、特征点与特征描述
关于PCL特征模块的综述文章：
1、点云的属性
2、关键点提取
3、特征描述子
七、 基础函数
关于PCL中的基础函数，一篇很优秀的文章：PCL common中常见基础功能函数
1、common模块
2、其他
八、 点云可视化
1、Plotter模块
2、Viewer模块
九、 PCL之VTK
十、 点云与图像
十一、交互式操作
十二、PCL处理las点云
- Win10系统下VisualStudio2019配置LasLib库
- WIN10系统下VisualStudio2019配置PDAL库
- PCL 从LAS文件中获取点云的坐标
- PCL 从LAS文件中获取点云的强度
- PCL 从LAS文件中获取点云的颜色
- PCL 新增自定义点类型
- PCL 从LAS文件中获取点云的GPS时间
- PCL 从LAS文件中获取点云的分类标签
- PCL 从LAS文件中获取点云的全部属性
- PCL 获取带有强度信息的pcd点云
- PCL 根据时间索引提取扫描线
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