【2024 最新版】PCL 点云处理算法资源汇总（C++ 长期更新版）
简介
本资源文件汇集了 PCL（点云库）资源中用于点云处理的丰富算法，涵盖滤波、空间数据结构、点云配准、分割、重建、特征提取和描述等方面。资源内容持续更新，适用于 C++ 和计算机视觉领域的开发者。
主要内容
一、点云滤波
- 常用滤波器
- 采样滤波（上采样、下采样）
- 裁剪滤波
二、空间数据结构
- KD 树
- 八叉树
三、点云配准
- 粗配准
- 精配准
- 对应关系
- 配准精度
- 坐标转换
- 刚体运动变换
四、点云拟合分割
- RANSAC
- 其他几何分割
五、三维重建
- 无序点云的三角剖分
- 泊松曲面重建法
- 网格投影曲面重建算法
- 移动立方体三维重建
六、特征点与特征描述
- 点云的属性
- 关键点提取
- 特征描述子
七、基础函数
- common 模块
- 其他基础函数
八、点云可视化
- Plotter 模块
- Viewer 模块
九、PCL 之 VTK
- 计算点云模型的法向量
- 计算点云模型的曲率
- 实现 ICP 配准
十、点云与图像
- 点云转深度图像
- 点云二维格网化
- 点云转强度图像
十一、交互式操作
- 自定义鼠标键盘交互
- 屏幕上选点并显示三维坐标
- 框选点云并保存
十二、PCL 处理 LAS 点云
- 从 LAS 文件中获取点云的坐标
- 从 LAS 文件中获取点云的强度
- 从 LAS 文件中获取点云的颜色