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基于Qt、PCL和VTK的点云标注工具开发

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简介：
本项目致力于开发一款结合了Qt界面、PCL处理能力和VTK可视化技术的高效点云标注工具，旨在提升三维空间数据的手动与自动标注精度及效率。 本项目开发了一个点云标注工具的演示版本（demo），使用了Qt、PCL和VTK技术栈。该工具具备打开与关闭点云文件的功能，并支持创建新的3D包围盒，初始状态下为点云数据的AABB包围盒，同时可以调整其位置大小。此外还提供了保存及删除已标注信息的操作选项。项目资源包括完整的源代码以及在Windows 10系统上可以直接运行的可执行文件版本。

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  • 基于Qt、PCL和VTK的点云标注工具开发
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    本项目致力于开发一款结合了Qt界面、PCL处理能力和VTK可视化技术的高效点云标注工具，旨在提升三维空间数据的手动与自动标注精度及效率。 本项目开发了一个点云标注工具的演示版本（demo），使用了Qt、PCL和VTK技术栈。该工具具备打开与关闭点云文件的功能，并支持创建新的3D包围盒，初始状态下为点云数据的AABB包围盒，同时可以调整其位置大小。此外还提供了保存及删除已标注信息的操作选项。项目资源包括完整的源代码以及在Windows 10系统上可以直接运行的可执行文件版本。
     
  • 基于PCL和Qt的跨平台点云可视化工具-C/C++开发
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    本项目是一款采用C/C++语言、结合PCL库与Qt框架开发的跨平台点云数据可视化工具。提供高效便捷的数据处理及展示功能，适用于多种操作系统环境下的三维点云数据分析需求。 CloudViewer是一款由PCL（点云库）和Qt支持的独立、轻量级且跨平台的桌面软件，专门用于点云可视化。 有关更多信息，请参阅文档（目前仅提供中文版本）。如需编译，请参考特定于各个操作系统的教程：对于Microsoft Windows用户以及Linux用户。任何遇到的问题或功能请求都可以通过GitHub问题跟踪器进行报告。
     
  • 基于PCL和Qt的点云可视化与鼠标点拾取
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    本项目采用PCL和Qt技术实现点云数据的高效可视化及交互式操作，重点实现了利用鼠标进行精确点拾取的功能，为三维空间数据分析提供强大的工具支持。 实现以下功能：1. 使用PCL与QT进行点云可视化；2. 支持鼠标坐标拾取，并将拾取的点在控件上显示出来，而非仅限于控制台输出，这一点区别于许多现有代码示例中的做法；3. 项目包含了我自己编译的PCL动态库以及相应的VTK库文件，无需额外进行编译工作；4. 工程项目的配置已经预先完成，在打开解决方案后可以直接使用。若在启动过程中出现错误，则可能需要根据自己的Windows SDK版本进行适当调整以兼容该工程。
     
  • 基于Qt的PCL点云库自编译及VTK（9.1.0）与Qt（5.15.2）集成，实现pcl::visualization功能
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    本项目基于Qt环境，介绍了如何针对特定版本(Qt 5.15.2, VTK 9.1.0)自编译PCL点云库，并实现了VTK与Qt的无缝集成以支持pcl::visualization模块。 Qt与PCL自编译的点云库适用于初学者、研究人员以及从事SLAM（即时定位与地图构建）、点云数据处理及工业检测等相关行业的工作者。结合VTK 9.1.0 和 Qt 5.15.2，可以为开发提供强大的支持。Qt和PCL的应用场景广泛，包括但不限于三维重建与可视化、医疗图像处理及手术规划、无人机航空遥感技术、工业自动化质量监控、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）、以及农业环境监测等。通过将Qt与PCL结合使用，可以显著提高开发效率，并提升应用程序的交互性和视觉效果。
     
  • PCL 1.12.1 + Qt 6.8 + VTK 9.1 + MSVC 2019 + CLion，Qt 点云可视化开发环境配置详解
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    本教程详述了在Windows环境下使用MSVC 2019和CLion集成开发环境，结合PCL、Qt及VTK库进行点云可视化的配置流程与技巧。 ### PCL 1.12.1 + Qt6.8 + VTK9.1 + MSVC2019 + CLion 点云可视化开发环境配置教程 #### 一、配置概述 本段落档详细介绍了如何搭建一个集成Point Cloud Library (PCL) 1.12.1、Visualization Toolkit (VTK) 9.1、Qt6.8以及Microsoft Visual Studio Community 2019的点云可视化开发环境，并使用CLion作为主要的集成开发环境(IDE)。此配置适用于Windows 11操作系统。 #### 二、安装包与编译器版本 **PCL 1.12.1:** - **下载地址:** PCL官方提供。 - **注意事项:** 应选择AllInOne版本, 这个版本已预编译好并指定了MSVC2019作为编译环境。 - **安装步骤:** 1. 在安装过程中确保将环境变量添加给所有用户。 2. 安装路径建议不包含中文字符且路径长度适中。 3. 全选安装组件, 如果之前安装过OpenNI则可取消勾选。 **MSVC2019:** - **获取方式:** 访问Visual Studio官网下载安装程序。 - **安装提示:** - 安装位置: 默认即可, 除非有特别需求。 - 组件选择: 选择C++ 桌面开发。 **Qt6.8:** - **下载:** 直接从官网下载在线安装程序。 - **安装步骤:** 1. 登录账号后, 勾选“Qt for C++ Developers”和“Qt Maintenance Tool”选项。 2. 选择自定义安装(Custom Installation)。 3. 选择安装目录并指定MSVC 2019 64-bit。 4. 按照提示完成安装过程。 **VTK 9.1:** - **下载:** 下载VTK源代码。 - **编译步骤:** 1. 解压源代码到`src`文件夹。 2. 使用CMake GUI进行配置: - 设置`CMAKE_INSTALL_PREFIX`为`debug`文件夹。 - 配置`VTK_Group_Qt`为`want`。 - 设置Qt版本为6, 并解决缺少组件的问题(如QMLCompiler)。 3. 生成解决方案并在VS2019中进行编译: - 生成Release版本。 - 将`debug`文件夹中的内容复制到`release`。 - 编译Debug版本。 #### 三、设置PCL环境 虽然PCL 1.12.1 AllInOne版本自带VTK 9.1, 但由于PCL官方并未明确支持Qt开发, 自带的VTK版本存在功能缺失, 因此需要手动编译完整的VTK。 **环境变量设置:** - 将PCL的安装目录加入到系统环境变量中，包括`bin`, `include`, 和`lib`目录。 - 同样地，对于VTK也需要设置相应的环境变量。 **CLion配置:** - 在CLion中新建项目或打开现有项目。 - 设置CMakeLists.txt文件以包含PCL和VTK的相关路径。 - 确保CLion能够识别这些库，并正确配置编译器。 **Qt Designer配置:** - 由于VTK 9及以后的版本不再支持`QVTKWidgets.h`, 而是使用`QVTKOpenGLNativeWidget.h`. - 在Qt Designer中，需要确保使用正确的类以实现点云可视化界面的设计。 **总结:** 本段落档提供了从零开始搭建基于PCL 1.12.1、VTK 9.1、Qt6.8以及MSVC2019的点云可视化开发环境的详细步骤。遵循上述指南，即使是对编译过程不熟悉的初学者也能顺利完成整个配置过程，实现点云数据的高效可视化处理。此外，本教程还涉及了关键的环境变量设置以及CLion和Qt Designer的具体配置方法，有助于开发者更好地利用这些工具进行开发工作。
     
  • Qt + PCL + VTK 屏幕选点功能
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    本项目结合了Qt界面开发、PCL点云处理和VTK可视化技术，实现用户在三维空间中的屏幕选点功能，适用于机器人导航与AR/VR领域。 本程序设计了Qt界面，实现了点云显示、屏幕选点、调节颜色等功能。在屏幕选点功能中，按住Shift键并选择相应的点即可将其选中；目前该功能尚不完善，需要通过滑动滑块来更新显示坐标。开发环境为vs2015+pcl1.8.1+Qt5.11.2+vtk。
     
  • 基于PCL和Qt的Kinect V2点云显示实现
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    本项目采用PCL与Qt开发环境，实现了Kinect V2深度相机的点云数据实时采集及可视化。通过优化算法提升了渲染效率，为三维建模、机器人导航等领域提供支持。 本实验使用Kinect V2、opencv3.0、PCL1.8及qt5实现点云显示功能，并验证了在Qt环境下移植PCL的效果。该实验包含有示例点云文件，具体操作参考相关文献描述进行移植工作。软件开发平台为Windows 10 64位系统，使用Qt Creator 5进行开发以确保软件具有交互性和跨平台特性。尽管本项目中并未实际应用到opencv3.0的功能，但已完成了相应的配置以便于将来可能的调用需求。
     
  • 基于Qt和PCL的点云可视化软件（C++版）
    优质
    本段介绍一款采用C++开发的基于Qt框架与PCL库的点云数据可视化工具。该软件提供直观界面及高效算法处理三维点云，适用于科研和工程应用。 基于 Qt 和 PCL 开发的点云可视化软件。
     
  • PCL+QT+VTK+CMAKE+VS.docx
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    这份文档涵盖了使用CMake在Visual Studio环境中结合PCL（点云库）、Qt和VTK进行开发的相关知识与实践经验，适合需要在此技术栈上工作的开发者参考学习。 本段落档将详细介绍如何配置和安装VS2013、PCL、QT、VTK以及CMAKE，旨在帮助读者快速掌握这些工具的安装与配置过程。 一、VS2013的安装 首先需要下载并安装Visual Studio 2013。完成VS2013的安装后，下一步是安装QT。 二、QT的安装 为了使用PCL和VTK进行开发，你需要先获取QT，并按照其提供的向导来完成安装过程。 三、PCL的安装 Point Cloud Library（PCL）是一个用于点云处理的强大库。下载并解压适合于VS2013环境下的PCL-1.8.0版本后，需要配置相关的库文件如pcl_apps_debug.lib、pcl_common_debug.lib等。 四、CMAKE的配置 为了使用PCL和VTK进行项目开发，你需要利用CMAKE来配置你的工程项目。在这一过程中，确保将所需的PCL及VTK库添加到项目中是至关重要的一步。 五、VTK的安装 Visualization Toolkit（VTK）是一个开源的数据可视化工具包，用于创建交互式的3D图形界面。下载并按照指南完成VTK的安装步骤后，你就可以开始利用其功能进行开发了。 六、Boost库的安装 PCL和VTK都需要依赖于一个名为Boost的C++库集合。因此，在配置你的项目之前，请确保已经正确地设置了这个必要的组件。 七、总结 本段落档详细介绍了如何设置VS2013，以及如何通过QT来集成并使用PCL与VTK进行开发。希望这将帮助你快速入门到这些工具和技术的使用中去。
     
  • PyQt Python VTK PCL Qt pyqt5GUI 点云 三维重建与可视化
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    本项目利用Python结合PyQt5开发图形用户界面，集成VTK和PCL库实现点云数据处理、三维模型重建及可视化功能。 使用PyQt, Python VTK PCL Qt pyqt5Gui 进行三维重建和可视化；按钮功能的实现需要利用到 Qt；这里提供一个简单的例子：读取点云数据并显示，基于 VTK9、pyqt5 和 python3.9 以及 pypcl0.11。