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PCL(Point Cloud Library)点云库学习记录

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PCL(Point Cloud Library)点云库学习记录

pcl

PCL(Point Cloud Library)点云库 个人开发环境:Ubuntu18.04

  • 如有疑问,微信:shuangyu_ai

    • Plus: 可承接点云处理相关项目,欢迎私聊
    • PCL微信交流群二维码每周都更新一次,请关注公众号【双愚】后台回复PCL加群
    • 更多自动驾驶相关交流群,欢迎扫码加入:自动驾驶感知(PCL/ROS+DL):技术交流群汇总(新版)
  • 【本仓库测试pcd数据】

墙裂建议先看下:PCL(Point Cloud Library)学习指南&资料推荐

PCL学习入门指南&代码实践(最新版)入门视频: https://www.bilibili.com/video/BV1HS4y1y7AB

代码对应系列笔记:PCL(Point Cloud Library)学习记录(最新)

相关项目实战:

  • 3D-MOT(多目标检测和追踪): https://github.com/HuangCongQing/3D-LIDAR-Multi-Object-Tracking/tree/kitti
    • 需要学习ROS:https://github.com/HuangCongQing/ROS

@双愚 , 若fork或star请注明来源

  • 点云数据的处理可以采用获得广泛应用的Point Cloud Library (点云库,PCL库)。
  • PCL库是一个最初发布于2013年的开源C++库。它实现了大量点云相关的通用算法和高效的数据管理。
  • 支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的技术结晶,那么PCL在3D信息获取与处理上,就与OpenCV具有同等地位
  • PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用。
  • 英文官网:https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#
    • https://pointclouds.org/
  • GitHub:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
    • 学习基于pcl1.9.1:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/tree/pcl-1.9.1

Tips:

  • ubuntu下使用PCL,需要写CMakeLists.txt文件,然后编译才可以生成可执行文件.
  • 可执行文件在build文件夹下,所以运行可执行文件时,后面添加参数的pcd文件,应放在build文件夹下才能获取到。(注意文件路径)
  • make -j (-j 自动多线程, -j4 四线程)

目录contents

*建议必学

  • 【本仓库测试pcd数据】

  • 00base

step1(must)
  • * 08 io 输入输出 [doc]
  • * 09 filters 滤波 [doc]
  • * 10 features 特征 [doc]
step2
  • * 02kdtree k维tree [doc]
  • * 03octree 八叉树 [doc]
  • * 04search: [doc]
  • 05sample consensus 抽样一致性模块 [doc]
  • 06range-images深度图像 [doc]
step3(根据个人需要)
  • 11 surface表面 [doc]
  • 12 segmentation分割 [doc]
  • 13 recognition识别 [doc]
  • 14 registration配准 [doc]
  • * 15 visualization可视化 [doc]
  • 16 keypoints关键点 [doc]
  • 07tracking跟踪 [doc]

编译过程

mkdir build
cd build
cmake .. // 对上一级进行编译
make  // 生成可执行文件
./executedemo  // 运行可执行文件

实战项目

不理解的地方,欢迎提issue: https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning/issues

  • 3D-MOT(多目标检测和追踪)
    • https://github.com/HuangCongQing/3D-LIDAR-Multi-Object-Tracking/tree/kitti
  • 3D点云目标检测&语义分割-SOTA方法,代码,论文,数据集等
    • https://github.com/HuangCongQing/3D-Point-Clouds

相关链接

  • 公众号:点云PCL
  • https://github.com/Yochengliu/awesome-point-cloud-analysis
  • https://github.com/QingyongHu/SoTA-Point-Cloud
  • https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
  • 参考书籍:点云库PCL学习教程,朱德海,北京航空航天大学出版社
  • Plus:ROS学习-https://github.com/HuangCongQing/ROS

入门资料:

  • PCL学习入门指南&代码实践(最新版)入门视频: https://www.bilibili.com/video/BV1HS4y1y7AB
  • 视频:bilibili-PCL点云库官网教程
  • 点云库PCL学习教程书籍每章总结:https://github.com/MNewBie/PCL-Notes
  • 百度网盘资料:

链接:https://pan.baidu.com/s/1ziq8s_kj5QpM8eXO_d6RJg
提取码:g6ny

代码实践资料:

  • 官方各模块示例(和对应的对象函数对照着看)【英文】:https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#
  • 官方各模块对应的对象和函数【英文】:
    • https://pointclouds.org/documentation/modules.html
    • https://pointclouds.org/ 点击网站中的12宫图,没一格对应一个模块的对象函数详解
  • 黑马机器人系列文档:PCL-3D点云:http://robot.czxy.com/docs/pcl/
  • CSDN博主系列文章PCL学习(64篇):https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/category/954066.html

Citation

If you find this project useful in your research, please consider cite:

@misc{pcl-learning2020,
    title={A Complete Study Guide on How to Learn PCL (Point Cloud Library).},
    author={Chongqing, Huang},
    howpublished = {\\url{https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning}},
    year={2020}
}

欢迎交流

后续会根据逐步完善,欢迎大家提出宝贵意见,也欢迎大家提issue pr,还有star⭐️。

可以领取优惠加入星球使劲向我提问哈~

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> Tags

C++3d-detection3d-reconstruction3d-representation3d-segmentation

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PublishedAug 1, 2026
UpdatedSep 17, 2026
Category编程语言
PricingOpen source

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