PCL简介以及在linux下的安装

PCL简介以及在linux下的安装

1.点云处理技术广泛应用于机器视觉，虚拟现实，机器人学，立体3D影响等诸多领域。其吸收了前人点云相关研究的基础上建立起来的跨平台开源库，它实现了大量通用算法和数据结构，涉及点云获取，滤波，分割配准，检索，特征提取，识别，追踪，曲面重建，可视化等基础模块，以及人体骨骼识别提取，动作识别跟踪等应用。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL在3D信息获取与处理上具有同等地位。
移动机器人对其工作环境的有效感知、辨识与认知，是其进行自主行为优化并可靠完成所承担任务的前提和基础。如何实现场景中物体的有效分类与识别是移动机器人场景认知的核心问题，目前基于视觉图像处理技术来进行场景的认知是该领域的重要方法。但移动机器人在线获取的视觉图像质量受光线变化影响较大，特别是在光线较暗的场景更难以应用，随着RGBD获取设备的大量推广，在机器人领域势必掀起一股深度信息结合的应用研究热潮，深度信息的引人能够使机器人更好地对环境进行认知、辨识，与图像信息在机器人领域的应用一样.需要强大智能软件算法支撑PCL就为此而生。最重要的是PCL本身就是为机器人而发起的开源项目,PCL中不仅提供了对现有的RGBD信息的获取设备的支持，还提供了高效的分割、特征提取、识别、追踪等最新的算法，最重要的是它可以移植到ROS中。
2. PCL的结构和内容：
PCL完全是一个模块化的现代C++模板库。其基于以下第三方库：Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA，实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。
- Boost：用于共享指针和线程；
- Eigen：用于矩阵、向量等数据操作；
- FLANN：用于在KD树模块中快速近邻搜索；
- VTK：在可视化模块中用于3D点云渲染和可视化；

为了进一步简化和开发，PCL被分成一系列较小的代码库：
- libpcl filters：采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等过滤器。
- libpcl features：实现多种三维特征的筛选，如：曲面法线、曲率、边界点估计等。
3 ubuntu14.04下PCL的安装

sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pclsudo apt-get updatesudo apt-get install libpcl-all

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