Advertisement

cuda-pcl:展示CUDA-PCL库用法的项目

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
cuda-pcl 是一个开源项目,旨在通过实例演示如何利用CUDA-PCL库增强点云数据处理效率,适用于需要高性能计算的研究者和开发者。 cuda-pcl 是一个包含用于处理点云的CUDA库以及示例代码的项目。每个子文件夹都包括以下内容: - 由CUDA实现的细分库。 - 示例代码,展示如何使用这些库,并可以通过与PCL进行比较来检查性能和准确性。 要开始使用,请按照下面的步骤操作。 第一步:安装依赖项 通过SDKManager安装Jetpack4.4.1。然后安装PCL(包括本征): ``` $sudo apt-get update $sudo apt-get install libpcl-dev ``` 第二步:构建项目 进入任意子文件夹,执行以下命令进行编译: ```bash $ make ``` 第三步:运行程序 首先提升CPU和GPU的性能: ``` $ sudo nvpmodel -m 0 $ sudo jetson_clocks ``` 使用方法如下所示: ``` $ ./demo [*.pcd] ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • cuda-pclCUDA-PCL
    优质
    cuda-pcl 是一个开源项目,旨在通过实例演示如何利用CUDA-PCL库增强点云数据处理效率,适用于需要高性能计算的研究者和开发者。 cuda-pcl 是一个包含用于处理点云的CUDA库以及示例代码的项目。每个子文件夹都包括以下内容: - 由CUDA实现的细分库。 - 示例代码,展示如何使用这些库,并可以通过与PCL进行比较来检查性能和准确性。 要开始使用,请按照下面的步骤操作。 第一步:安装依赖项 通过SDKManager安装Jetpack4.4.1。然后安装PCL(包括本征): ``` $sudo apt-get update $sudo apt-get install libpcl-dev ``` 第二步:构建项目 进入任意子文件夹,执行以下命令进行编译: ```bash $ make ``` 第三步:运行程序 首先提升CPU和GPU的性能: ``` $ sudo nvpmodel -m 0 $ sudo jetson_clocks ``` 使用方法如下所示: ``` $ ./demo [*.pcd] ```
  • CUDA-Cpp-Makefile:于大型 CUDA C++ Makefile
    优质
    本项目提供了一个灵活且高效的Makefile模板,专为大型CUDA C++项目设计,旨在简化编译和构建过程,提高开发效率。 使用CUDA-C++-Makefile处理大型项目的编译问题是一项挑战,因为nvcc要求文件以.o结尾才能进行链接操作,并且这种命名规则会与现有的隐式规则产生冲突,导致循环依赖错误信息的出现。此外,对于包含大量源代码的大项目来说,nvcc的编译速度较慢;因此,在只有部分更改的情况下重新构建整个CUDA源文件集并不是一个高效的解决方案。 这里提供了一个简单的Makefile模板来解决这些问题:它能够自动处理上述问题,并支持同时管理C++和CUDA源文件及(可选地)包含CUDA头文件在内的目录。用户需要指定相关的编译器选项,包括g++以及nvcc的编译标志;如果需要的话也容易调整为适用于Clang的情况。 该Makefile模板会根据输入信息自动完成代码的构建与链接过程,并生成最终的可执行程序。源文件被单独处理,这意味着修改单个文件时只需重新编译相关部分即可。
  • PCL点云线估算与
    优质
    本文章介绍了在PCL(Point Cloud Library)中进行点云法线估计的方法及其实现细节,并展示了如何可视化处理后的结果。 PCL随机创建点云并计算法线的程序可以在VS2010中编译,并且可以直接在Windows命令行中运行debug中的exe文件。 使用方法如下: Usage: pcl_visualizer_demo [options] 选项包括: - h:显示帮助信息。 - s:简单的可视化示例。 - r:RGB颜色可视化示例。 - c:自定义颜色可视化示例 - n:法线可视化示例 - a:形状可视化示例 - v:视口可视化示例 - i:交互定制化示例
  • CUDA Solver - 开源
    优质
    CUDA Solver 是一个开源项目,致力于开发高性能计算库,利用NVIDIA CUDA技术加速数学和科学计算中的求解器模块,在GPU上实现快速并行处理。 一个简单的CUDA加速解算器用于解决一般维n体问题。目前仅实现了共轭梯度法,但不久之后将增加更多方法。
  • PCL-PCL-1.8.0
    优质
    PCL-PCL-1.8.0是一款点云库(Point Cloud Library)版本,提供一系列算法来处理3D数据点集合,适用于三维物体识别、重建等应用场景。 点云库(Point Cloud Library,简称PCL)是开源的C++点云处理库,主要应用于3D数据处理领域,如三维重建、物体识别、分割、表面重建等。标题中的“pcl-pcl-1.8.0”表明我们关注的是该库的1.8.0版本。此版本包含了多项功能改进和优化措施,适合开发人员用于进行与三维点云相关的项目开发。 PCL 1.8.0的主要知识点包括: 1. **点云数据结构**:提供了多种如`PointXYZ`、`PointXYZRGB`等的数据结构来存储不同类型的点云信息,涵盖位置及颜色等多种属性。 2. **滤波器**:包含StatisticalOutlierRemoval(统计异常值去除)、VoxelGrid(体素格栅化)以及PassThrough(通过滤波)等多个过滤算法。这些功能有助于减少数据中的噪声,并提升后续处理的效率。 3. **特征提取**:提供如SHOT、FPFH等众多局部几何特性抽取方法,这对于点云识别匹配和注册至关重要。 4. **表面重建**:包括OrganizedMultiPlaneSegmentation(组织多平面分割)及SAC-IA(随机抽样一致性和迭代最近点)在内的多种技术手段能够将原始的散乱数据转换为网格模型或曲面形式。 5. **关键点检测与描述符**:如SpinImages、FPFH以及VFH等算法,用于识别并定位3D物体。 6. **分割与分类**:利用统计分析、区域生长及边界探测等多种手段进行划分作业。例如Region Growing(区域增长)和EuclideanClusterExtraction(欧氏距离聚类),能够区分出点云中的不同对象。 7. **变换与注册**:包含ICP(迭代最近邻)、GICP(通用迭代最近邻)以及NDT等方法,用于对齐并融合两个或多个数据集以实现精确的空间配准。 8. **搜索与匹配**:使用KdTree和Octree这样的高效查询结构来支持特征比对及空间检索任务。 9. **可视化工具**:PCL Visualizer模块提供了一个互动式的3D点云展示平台,便于用户实时查看处理结果并进行调试分析工作。 10. **集成开发环境(IDE)兼容性**:除了C++之外还提供了Python接口,并且能够与Visual Studio、Eclipse等主流的编程工具无缝对接。 总之,PCL 1.8.0是一个功能全面的3D点云处理库,覆盖了从数据获取到预处理、特征提取直至表面重建等一系列流程。对于从事计算机视觉和机器人技术开发的专业人士而言,它无疑是一把利器。通过深入理解并熟练应用该库的各项特性,开发者们能够高效地解析及利用复杂的三维场景信息。
  • 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。
  • CUDA-Fortran: 此仓致力于Fortran 90中基础CUDA编程技巧。
    优质
    简介:本仓库专注于演示如何在Fortran 90中运用基础的CUDA编程技术,旨在为希望结合Fortran高效数值计算与NVIDIA CUDA强大并行处理能力的开发者提供指导。 CUDA Fortran 90功能测试的目的在于试验Fortran 90中的CUDA编程基础知识。此存储库包含几个小项目,用于测试加速、内存分配以及流传输等功能,并可用作在CUDA中使用Fortran编程的基本参考。 值得一提的是,其中一些示例直接取自PGI CUDA Fortran 编程指南;这些文件夹在其目录名称中标记为“example”。 内容包括: - 01-get-threadid example-5.1:该部分提供了一个大型矩阵的广泛例子,演示了如何使用CPU(双循环或OpenBLAS)和GPU(cuBLAS和切片)进行矩阵乘法运算。 - example-5.2:演示映射内存分配的副本。 - memory-bandwidth:测量固定和可分页内存在Host到Device以及Device到Host传输的有效性。 - async-data-transfer:评估四种不同数据传输策略下的延迟需求。
  • PCL点云SACSegmentation使例演
    优质
    本视频详细展示了如何利用PCL(Point Cloud Library)中的SACSegmentation功能进行点云数据分割。通过具体实例操作,帮助用户掌握该工具的基本应用与参数设置技巧。 PCL版本为1.7.1,IDE为VS2010。本demo实现了SACSegmentation的用法,压缩包里包含点云样本和源代码,成功实现了点云的分割和模型提取。
  • PCL-PCL-1.9.1.tar.gz
    优质
    这是一个名为PCL(Point Cloud Library)的开源软件库的版本文件,具体为1.9.1版的源代码压缩包,用于处理3D数据。 下载官方的Point Cloud Library发行版包时常会遇到失败的情况。
  • PCL-PCL-1.8.0.zip
    优质
    PCL-PCL-1.8.0.zip 是一款点云处理库(PCL)的压缩文件版本,适用于需要进行三维数据处理和分析的研究者与开发者。此版本提供了包括滤波、分割、特征估计等在内的多种算法工具。 PCL(Point Cloud Library)是计算机视觉与3D数据处理领域中的一个强大开源库,主要用于三维点云数据的处理。PCL 1.8.0为该库的一个稳定版本,提供了包括获取、滤波、分割、特征提取、形状分析、表面重建以及对齐和注册等在内的多种功能,并支持可视化操作。 压缩包pcl-pcl-1.8.0.zip内含完整的PCL 1.8.0源代码,便于开发者研究学习并构建自己的3D应用。以下是该库的主要特点: **点云处理基础:** PCL的核心在于三维点云数据的处理,这种由无数个三维坐标组成的集合常用于机器人导航、3D扫描和自动驾驶等领域。PCL提供了多种数据结构如`pcl::PointCloud`以存储不同类型的点云。 **滤波器模块:** 该库包含多种去除噪声及不必要信息的功能,例如使用`pcl::VoxelGrid`进行下采样,利用`pcl::StatisticalOutlierRemoval`移除异常值,并通过`pcl::NormalEstimation`计算法向量。 **特征提取算法:** PCL提供了一系列用于从点云中提取关键特征的算法。这些包括如FPFH(Fast Point Feature Histograms)和SHOT(Shape Context Descriptors for 3D Point Cloud Segmentation and Registration),在配对与识别任务中表现优异。 **分割聚类功能:** 用户可以利用PCL进行基于颜色、距离等属性的点云划分,例如`pcl::EuclideanClusterExtraction`用于执行欧氏距离聚类。这对于对象和场景的理解至关重要。 **表面重建工具:** PCL提供多种方法从无规则排列的点云数据中构建连续表面模型,如使用`pcl::PolygonMesh`生成三角网格,并通过`pcl::GreedyProjectionTriangulation`进行投影三角化处理。 **对齐与注册算法:** 包含了诸如ICP(Iterative Closest Point)和基于样本一致性模型的配准方法等点云匹配技术,这些工具用于不同视角或传感器数据间的精确校准。 **可视化模块:** PCL内建强大的`pcl::visualization`组件来查看并交互式操作点云数据,这对于调试及理解算法结果非常有用。 此外,在PCL源代码中通常包含许多示例程序展示如何使用其功能。这些实例是初学者入门的重要资源。同时,该库支持Windows、Linux和Mac OS等操作系统,并拥有活跃的开发者社区与详尽文档以供用户求助或深入了解。 下载并解压pcl-pcl-1.8.0.zip后,按照PCL提供的构建指南编译源码,并利用示例程序进行学习。通过研究PCL代码不仅可以掌握点云处理的基本技术,还能深入理解C++编程和面向对象设计原则,为开发高性能的3D应用奠定坚实基础。