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基于PCL 1.8.1的点云读取、处理和重建集成DLL库

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简介:
本项目开发了一套基于PCL 1.8.1版本的动态链接库(DLL),集成了点云数据的高效读取、复杂处理与高质量重建功能,为开发者提供便捷灵活的三维空间数据操作接口。 以下是DLL函数接口的描述: ```cpp // 初始化默认参数 extern C int __stdcall ZSY3DViewerInit(); // 读取历史数据到cloud extern C int __stdcall ZSY3DReadHistoryData(char *file_dir); // 读取txt数据到cloud extern C int __stdcall ZSY3DReadTxtData(char *file_dir); // 读取单个点数据到cloud extern C int __stdcall ZSY3DReadSingleData(float x, float y, float z); // 读取所有点数据到cloud extern C int __stdcall ZSY3DReadNowData(float *x, float *y, float *z, int count); // vtk读取txt文件并显示 extern C int __stdcall ZSY3DReadFile_TXT(char *file_dir); // vtk读取obj文件并显示 extern C int __stdcall ZSY3DReadFile_OBJ(char *file_dir); // vtk读取vtk文件并显示 extern C int __stdcall ZSY3DReadFile_VTK(char *file_dir); // vtk读取ply文件并显示 extern C int __stdcall ZSY3DReadFile_PLY(char *file_dir); // cloud下采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DDownSampling(float leaf_size); // cloud均匀采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DBalanceSampling(float radiusSearch = 0.01f); // cloud增采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DIncreaseSampling(float radius = 0.03f, float StepSize = 0.02f); // cloud直通滤波采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DStraightSampling(char *fieldName = z, float limits_min = 0.0f, float limits_max = 0.1f, bool limitsNegative = true); // cloud统计滤波采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DStatisticsSampling(float meanK = 50.0f,float stddevMulThresh = 1.0f); // cloud半径滤波采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DRadiusSampling(float radiusSearch = 0.8f, float minNeighborsInRadius = 2.0f); // cloud数据进行渲染,并显示 extern C int __stdcall ZSY3DShowPointCloud(); // cloud数据进行VTK三维重建(三角面绘制),并显示 extern C int __stdcall ZSY3DDelaunayBuild(bool depth_color); // cloud数据进行VTK三维重建(曲面体绘制),并显示 extern C int __stdcall ZSY3DSurfaceBuild(); // cloud数据进行PCL三维重建(贪婪三角),并显示 extern C int __stdcall ZSY3DPCLDelaunayBuild(float k_search = 4.0f, float radius = 1.5f, float mu = 2.5f); // cloud数据进行PCL三维重建(possion),并显示 extern C int __stdcall ZSY3DPCLPossionBuild(float k_search = 4.0f, float degree = 2.0f, float PerNode = 3.0f); // cloud数据进行渲染,并显示,vtk进行坐标拾取 extern C int __stdcall ZSY3DPointPicker(); // vtk获取拾取坐标 extern C int __stdcall ZSY3DGetPickerPoint(float *point); // vtk保存3D图文件为ply extern C int __stdcall ZSY3DSaveFileOfPLY(char *file_dir); // vtk保存3D图文件为obj extern C int __stdcall ZSY3DSaveFileOfOBJ(char *file_dir); // pcl保存点云文件为pcd extern C int __stdcall ZSY3DSaveFileOfPCD(char *file_dir); // 将点云数据同步到传入的数组中 extern C int __stdcall ZSY3DSynchronizeData(float* x, float* y, float* z, int* count); // 判断窗口是打开还是关闭 extern C int __stdcall ZSY3DGetWindowState(float *states); // 刷新cloud缓存数据 extern C int __stdcall ZSY3DFlushCacheData(); // 返回cloud数据点总数 extern C int __stdcall ZSY3DGetPointCount(); ```

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客服
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  • PCL 1.8.1DLL
    优质
    本项目开发了一套基于PCL 1.8.1版本的动态链接库(DLL),集成了点云数据的高效读取、复杂处理与高质量重建功能,为开发者提供便捷灵活的三维空间数据操作接口。 以下是DLL函数接口的描述: ```cpp // 初始化默认参数 extern C int __stdcall ZSY3DViewerInit(); // 读取历史数据到cloud extern C int __stdcall ZSY3DReadHistoryData(char *file_dir); // 读取txt数据到cloud extern C int __stdcall ZSY3DReadTxtData(char *file_dir); // 读取单个点数据到cloud extern C int __stdcall ZSY3DReadSingleData(float x, float y, float z); // 读取所有点数据到cloud extern C int __stdcall ZSY3DReadNowData(float *x, float *y, float *z, int count); // vtk读取txt文件并显示 extern C int __stdcall ZSY3DReadFile_TXT(char *file_dir); // vtk读取obj文件并显示 extern C int __stdcall ZSY3DReadFile_OBJ(char *file_dir); // vtk读取vtk文件并显示 extern C int __stdcall ZSY3DReadFile_VTK(char *file_dir); // vtk读取ply文件并显示 extern C int __stdcall ZSY3DReadFile_PLY(char *file_dir); // cloud下采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DDownSampling(float leaf_size); // cloud均匀采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DBalanceSampling(float radiusSearch = 0.01f); // cloud增采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DIncreaseSampling(float radius = 0.03f, float StepSize = 0.02f); // cloud直通滤波采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DStraightSampling(char *fieldName = z, float limits_min = 0.0f, float limits_max = 0.1f, bool limitsNegative = true); // cloud统计滤波采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DStatisticsSampling(float meanK = 50.0f,float stddevMulThresh = 1.0f); // cloud半径滤波采样处理 extern C int __stdcall ZSY3DRadiusSampling(float radiusSearch = 0.8f, float minNeighborsInRadius = 2.0f); // cloud数据进行渲染,并显示 extern C int __stdcall ZSY3DShowPointCloud(); // cloud数据进行VTK三维重建(三角面绘制),并显示 extern C int __stdcall ZSY3DDelaunayBuild(bool depth_color); // cloud数据进行VTK三维重建(曲面体绘制),并显示 extern C int __stdcall ZSY3DSurfaceBuild(); // cloud数据进行PCL三维重建(贪婪三角),并显示 extern C int __stdcall ZSY3DPCLDelaunayBuild(float k_search = 4.0f, float radius = 1.5f, float mu = 2.5f); // cloud数据进行PCL三维重建(possion),并显示 extern C int __stdcall ZSY3DPCLPossionBuild(float k_search = 4.0f, float degree = 2.0f, float PerNode = 3.0f); // cloud数据进行渲染,并显示,vtk进行坐标拾取 extern C int __stdcall ZSY3DPointPicker(); // vtk获取拾取坐标 extern C int __stdcall ZSY3DGetPickerPoint(float *point); // vtk保存3D图文件为ply extern C int __stdcall ZSY3DSaveFileOfPLY(char *file_dir); // vtk保存3D图文件为obj extern C int __stdcall ZSY3DSaveFileOfOBJ(char *file_dir); // pcl保存点云文件为pcd extern C int __stdcall ZSY3DSaveFileOfPCD(char *file_dir); // 将点云数据同步到传入的数组中 extern C int __stdcall ZSY3DSynchronizeData(float* x, float* y, float* z, int* count); // 判断窗口是打开还是关闭 extern C int __stdcall ZSY3DGetWindowState(float *states); // 刷新cloud缓存数据 extern C int __stdcall ZSY3DFlushCacheData(); // 返回cloud数据点总数 extern C int __stdcall ZSY3DGetPointCount(); ```
  • PCL-1.8.1
    优质
    PCL-1.8.1是一款功能强大的开源C++库,专注于点云数据处理与分析,支持各类三维几何结构的应用需求。 PCL点云处理库可以与Visual Studio一起安装配置。详细教程请自行搜索或在GitHub上查找相关信息。
  • PCLSAC-IA人脸
    优质
    本研究采用基于PCL库的SAC-IA算法对三维人脸点云数据进行有效分割和特征提取,提升人脸识别精度与鲁棒性。 PCL SAC-IA使用的人脸点云数据以及PCL template_alignment例程使用的点云文件包括object_templates_0.pcd到object_templates_5.pcd、object_templates.txt和person.pcd。
  • MATLAB三维
    优质
    本项目利用MATLAB进行三维模型重建与点云数据处理,涵盖数据采集、预处理、特征提取及模型构建等环节,实现高效精确的空间数据分析。 在MATLAB中实现三维重建的代码应遵循规范且保证程序运行稳定。
  • MATLAB三维
    优质
    本项目利用MATLAB软件进行三维模型的重建与分析,涵盖点云数据的获取、预处理和特征提取等关键技术环节。 在计算机视觉领域,三维重建是一项关键技术,它涉及从多个二维图像中恢复出物体或场景的三维几何信息。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具,提供了丰富的功能来支持三维重建任务。本教程主要针对MATLAB的新手,将详细介绍如何利用MATLAB进行三维重建,特别是基于点云的数据处理。 我们需要理解三维重建的基本原理。三维重建通常基于立体视觉或多视图几何,通过匹配不同视角下的特征点,计算它们在三维空间中的坐标。MATLAB中的`vision`和`computerVisionSystem toolbox`提供了许多用于特征检测、匹配和三角测量的函数。 1. **特征检测与匹配**:在MATLAB中,可以使用`vision.FeatureDetector`类来检测图像中的关键点,如SIFT(尺度不变特征变换)或SURF(加速稳健特征)。之后,用`vision.DescriptorExtractor`提取这些关键点的描述符,便于匹配。例如,`vision.SURF`和`vision.SIFT`函数分别对应SURF和SIFT特征。 2. **匹配与对齐**:使用`vision.FeatureMatcher`或`matchFeatures`函数进行特征匹配。为了消除错误匹配,可以应用RANSAC(随机抽样一致性)算法,如`estimateGeometricTransform`函数,来找到最佳的几何变换参数。 3. **三角测量**:一旦得到匹配的特征点对,可以使用`triangulatePoints`函数进行三角测量,计算这些点在三维空间的坐标。 4. **点云构建**:将所有三角化后的三维点集合起来,形成一个点云模型。MATLAB提供了`pointCloud`类,用于创建、操作和可视化点云数据。 5. **点云处理**:进一步处理点云以去除噪声、填补空洞或优化表面。`pointCloud`类提供了如`removeOutliers`、`voxelGrid`等方法,进行点云降噪和体素化。 6. **可视化**:使用MATLAB的`patch`、`scatter3`等函数,可以将三维点云数据以图形形式展示出来,便于观察和分析。 在实际操作中,你可能需要编写MATLAB脚本来整合上述步骤,并根据具体需求调整参数。同时,理解多视图几何的基本概念,如基础矩阵、本质矩阵和单应性矩阵,对实现三维重建至关重要。 通过逐步学习和实践这些示例代码(假设包含于教程材料内),你可以深入理解MATLAB在三维重建中的应用,并逐步掌握这项技术。 MATLAB的易用性和强大的计算能力使得它成为三维重建的一个理想平台,尤其适合初学者进行学习和实验。通过熟练掌握相关函数和方法,你将能够实现自己的三维重建项目,无论是简单的静态物体还是复杂的动态场景。
  • 三维.rar_key6zo_MATLAB三维技术
    优质
    本项目探讨了基于MATLAB平台下的三维点云数据处理及重建技术。通过多种算法实现点云去噪、配准和模型构建,为三维重建提供高效解决方案。 常见点云数据网格重建的MATLAB语言程序。
  • PCL欧式聚类分割算法
    优质
    本文章介绍了基于PCL(Point Cloud Library)库的欧式聚类分割算法在点云数据处理中的应用,详细阐述了该方法的基本原理及其在实际场景中的实现步骤。 点云分割-PCL点云库欧式聚类分割是一种基于欧式距离的分割方法。
  • (PCL)
    优质
    点云库(PCL)是一款开源软件平台,专注于真实世界场景中点云数据处理与分析。它提供了从数据获取到特征提取等一系列功能模块。 PCL(Point Cloud Library)是一个大型的跨平台开源C++编程库,在前人的点云研究基础上建立起来。它实现了许多与点云相关的通用算法和高效数据结构,并涵盖了从获取、滤波到分割、配准等多个方面的应用,包括检索、特征提取、识别、追踪以及曲面重建等技术。此外,PCL支持在Windows、Linux、Android、Mac OS X等多种操作系统平台上运行。 如果说OpenCV是二维信息处理的典范,那么PCL则在三维信息获取与处理领域占据同等重要的地位,并且它采用的是BSD授权方式。
  • PCL三角网格方法
    优质
    本研究探讨了利用PCL库进行点云数据的三角网格化处理技术,旨在提升三维模型重建的质量与效率。 在已经提前将大量的散乱点云预处理完成的条件下,将其进行进一步的三角网格化,主要利用三角贪婪算法。该算法中引用的点云数据都是通过自己用扫描设备获取的。
  • VTK源码objstl,生并保存图像
    优质
    本项目利用VTK库解析OBJ与STL格式的3D模型文件,提取点云数据,并通过算法进行三维重建,最终将处理结果以图像形式输出及保存。 使用C++基于vtk8.1编写的三维重建程序可以读取obj、stl等格式的文件,并进行表面重建,最后将结果保存为obj格式的文件。