什么是PCL编程？

Posted 2023-03-20

PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。

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信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。

扩展资料

PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是目前技术中最快的。

PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的，因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要，从0.6版本开始，PCL就已经被移入到Windows，MacOS和Linux系统，并且在Android系统也已经开始投入使用，这使得PCL的应用容易移植与多方发布。

参考资料来源：百度百科-PCL

参考技术A PLC = Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器，一种数字运算操作的电子系统，专为在工业环境应用而设计的。它采用一类可编程的存储器，用于其内部存储程序，执行逻辑运算，顺序控制，定时，计数与算术操作等面向用户的指令，并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程。是工业控制的核心部分。 早期的可编程控制器称作可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)，它主要用来代替继电器实现逻辑控制。随着技术的发展，这种采用微型计算机技术的工业控制装置的功能已经大大超过了逻辑控制的范围，因此，今天这种装置称作可编程控制器，简称PC。但是为了避免与个人计算机(Personal Computer)的简称混淆，所以将可编程序控制器简称PLC,plc自1966年美国数据设备公司（DEC）研制出现，现行美国，日本，德国的可编程序控制器质量优良，功能强大。 参考技术B 这篇关于PCL点云库概述的可以帮你建立起一个较为系统的基础认知，详情请细看：

PCL点云概述
点云处理技术广泛应用在逆向工程、CAD/CAM、机器人学、激光遥感测量、机器视觉、虚拟现实、人机交互、立体3D影像等诸多领域。由于其涉及计算机学、图形学、人工智能、模式识别、几何计算、传感器等诸多学科，但一直以来由于点云获取手段的昂贵，严重阻碍其在各个行业上的广泛应用，也造成国内点云处理的理论性和工具性书籍匮乏。
在2010年，随着消费级RGBD设备（低成本点云获取）的大量上市，以微软的Kinect为前导，目前已有华硕、奥比中光等多家公司开始量产此类产品，正在形成基于RGBD的新一代机器视觉生态链 ， PCL（Point Cloud Library）应运而生。PCL是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的跨平台开源库，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行，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、动作跟踪识别等应用，并且新的其他应用正在大量增加。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位。笔者深信随着各大厂商对RGBD设备的大力推出，基于此设备的各种应用将会大量涌现，而PCL不仅是这类应用的核心关键技术，而且基于它进行扩展，将会极大地提高应用系统开发效率和稳定性。

三维信息的获取与处理是笔者所在研究团队的重要方向之一，在农业对象的三维信息获取与重建、虚拟农业等领域不断探索新的获取技术和处理方法，在2011年7月发现了OpenCV的姐妹PCL及其网站的RSS更新，时刻关注PCL在3D信息获取和处理方面的新动向，并与PCL结缘。在跟踪过程中发现，PCL对RGBD数据的获取和处理提供了强大支持，并有大量的机器人、虚拟现实、人机交互、机器视觉等领域的应用案例，目前几乎每半个月就有新的开发计划，或者有新的资助者或开发者加入。加入PCL开发的团队来自包括全球的AIST，UC Berkeley，University of Bonn，University of British Columbia，ETH Zurich等等。同时我们团队已经把PCL作为开发出实际应用的基础平台，用于跨平台支持嵌入式设备的3D农业信息获取与处理的基础库。目前PCL正在快速成长阶段，国内外尚无相关的中英文系统学习书籍，鉴于此，经过团队讨论，把我们学习和开发应用期间整理的资料与国内读者一起分享，加快PCL在其他各行业中的应用，推动3D信息快速获取与处理的发展。
PCL的潜在读者群：
机器人研究或应用开发者机器视觉的研究或应用开发者。人机交互研究或应用开发者。交互式体感游戏开发者。虚拟现实研究或应用开发者。CAD/CAM和逆向工程工作者。工业自动化测量、检测领域的研究或应用开发者。激光雷达遥感的研究或应用开发者。
1.1 什么是PCL
PCL是Point Cloud Library的简称，是一个开源的用C++语言开发的点云库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。而且支持多种操作平台，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信息获取与处理的结晶，那么PCL就是在3D信息获取与处理上的结晶，具有同等地位。PCL也是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
1.2 PCL的发展与创景
随着加入组织的增多，PCL官方目前的计划是继续加入很多新的功能模块和算法的实现，包括当前最新的3D相关的处理算法和相关设备的支持，如基于PrimeSensor 3D设备，微软Kinect或者华硕的XTionPRO智能交互应用等，详细读者可以参考官方网站每期的新闻，而且也计划进一步支持使用CUDA和OpenCL等基于GPU的高性能计算的技术。笔者相信在近几年内会有更多的人和组织加入到这个项目中来，共享开源PCL带来的各自领域的成果。
1.3 PCL的潜在应用领域
1.3.1 机器人领域
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2D信息的应用研究热潮，深度信息的引入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、Android、Ubuntu等主流Linux平台上，PCL无疑将会成为机器人应用领域一把“瑞士军刀”。
1.3.2 CAD/CAM、逆向工程
大部分工业产品是根据二维或三维CAD模型制造而成，但有时因为数据丢失、设计多次更改、实物引进等原因，产品的几何模型无法获得，因而常常需要根据现有产品实物生成物体几何模型。逆向工程技术能够对产品实物进行测绘，重构产品表面三维几何模型，生成产品制造所需的数字化文档。在一些工业领域，如汽车制造业，许多零件的几何模型都通过逆向工程由油泥模型或实物零件获得，目前在CAD/CAM领域利用激光点云进行高精度测量与重建成为趋势，同时引来了新的问题，通过获取的海量点云数据，来提取重建模型的几何参数或者形状模型，对模型进行智能检索，从点云数据获取模型的曲面模型等，诸如此类的问题解决方案在PCL中都有涉及。例如kd-tree和oc-tree对海量点运进行高效压缩存储与管理，其中滤波、配准、特征描述与提前基础处理，可以应用于模型的智能检索以及后期的曲面重建和可视化都在PCL中有相应的模块。总之，三维点云数据的处理是逆向工程中比较重要的一环，PCL中间所有的模块正是为此而生的。
1.3.3 激光遥感测量
能够直接获取高精度三维地面点数据，是对传统测量技术在高程数据获取及自动化快速方面的重要技术补充。激光遥感测量系统在地形测绘、环境检测、三维城市建模、地球科学、行星科学等诸多领域具有广泛的发展前景，是目前最先进的能实时获取地形表面三维空间信息和影像的遥感系统。目前，在各种提取地面点的算法中，算法结果与实际结果之间差别较大，违背了实际情况，PCL中强大的模块可以助力解决此问题。
1.3.4 虚拟现实、人机交互
虚拟现实技术（VR）又称灵境技术，是以沉浸性、交互性和构想性为基本特征的计算机高级人机界面。它综合利用了计算机图形学、仿真技术、多媒体技术、人工智能技术、计算机网络技术、并行处理技术和多传感器技术，模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互，创建了一种适人化的多维信息空间，具有广阔的应用前景。目前各种交互式体感应用的推出，让虚拟现实与人机交互发展非常迅速，以微软、华硕、三星等为例，目前诸多公司推出的RGBD解决方案，势必会让虚拟现实走出实验室，因为现在的RGBD设备已经开始大量推向市场，只是缺少其他应用的跟进，这正是在为虚拟现实和人机交互应用铸造生态链的底部，笔者认为这也正是PCL为何在此时才把自己与世人分享的重要原因所在，它将是基于RGBD设备的虚拟现实和人机交互应用生态链中最重要的一个环节。让我们抓住这一个节点，立足于交互式应用的一片小天地，但愿本书来的不是太迟。
1.4 PCL的结构和内容
PCL架构图如图1-3所示，对于3D点云处理来说，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、OpenNI、Qhull，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。
PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术，通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的，速度也是目前技术中最快的。
文章来源：PCL点云库概述_奥比中光3D视觉开发者社区 参考技术C Point Cloud Library (PCL) 是一个独立的大型的处理二维/三维图像和点云数据的开源工程，由Willow Garage公司开发，起初只是以PR2机器人在3D数据感知算法处理上速度更快为目标，后来才渐渐发展为一个独立的函数库。PCL包含了许多先进算法，比如滤波，特征估计，表面重建，模型拟合和分割等等。
因为PCL是开源的，所以无论是商用还是研究都是免费的； 参考技术D Point Cloud Library (PCL) 是一个独立的大型的处理二维/三维图像和点云数据的开源工程，由Willow Garage公司开发，起初只是以PR2机器人在3D数据感知算法处理上速度更快为目标，后来才渐渐发展为一个独立的函数库。PCL包含了许多先进算法，比如滤波，特征估计，表面重建，模型拟合和分割等等。
因为PCL是开源的，所以无论是商用还是研究都是免费的；