pcl

随机采样一致（ransac）算法是一种随机性的参数估计算法，利用Ransac可以实现采样一致性初始配准（SAC-IA）。采样一致性初始配准（SAC-IA）给出一个初始预估的刚性（Rigid）变换矩阵，为更精确的位姿估计算法（如ICP等）提供初始配准状态。

PCL点云库中封装了丰富的点云数据处理函数，利用PCL实现初始点云配准较为容易，于是博主就也实验了一下，效果还不错，就是时间耗费的问题，大概2000个点，迭代2000次，花了5s，实在是太慢了，代码托管在github，比较初级，欢迎指教。

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这篇博客提供一个PCL读取点云并可视化的最简Demo，并提供扩充学习资料的链接。其中点云读取比较简单，而可视化比较复杂。

PCL的可视化类有好几号，最强大的是PCLvisualizer，这个类是这篇博客的主要内容。如果只是简单显示点云，可以不需要PCLvisualizer类，调用CloudViewer就可以了。CloudViewer的调用过程更加简单直接，PCLvisualizer更加强大，功能更加丰富。

PCLvisualizer还可以设置鼠标键盘操作回调函数，功能之多，并且开源的PCL也在不断丰富和完善，所以在调用PCLvisualizer时，大部分编程是需要参考文档手册的。

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结束目标跟踪的研究，回到课题上，接下来要面对的就是点云数据的处理了。这篇博客主要介绍三维计算机视觉中点云数据处理面对的问题，主要方法和技术，概述其特点。这篇博客主要介绍最基本的点云数据处理技术和概念，不会有任何代码。

ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇博客也将粗略介绍。

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