PCL(Point Cloud Library)学习指南&资料推荐（2021版）
PCL(Point Cloud Library)学习指南&资料推荐（2021版）
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双愚
https://zhuanlan.zhihu.com/p/268524083?utm_source=wechat_session
PCL开始上手其实有点容易迷惑，而且PCL文档最近（2020）改版了。里面很多文档和之前的都不一样了，我自己学习PCL时，看的是最新文档，也踩了很多坑，现在分享一下自己的学习方法和思路，希望对大家有所帮助。 顺便放下个人学习代码 （有详细中文注解）： https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning
自己做了很多笔记，有时间可以整理出来，发出来！
【20201103】系列笔记整理出来了，先放在语雀文档上，后续发在知乎上！PCL(Point Cloud Library)学习记录（2021） · 语雀
本文初写於语雀文档，阅读体验更好：
PCL(Point Cloud Library)学习指南&资料推荐 · 语雀www.yuque.com
1 PCL 介绍
首先肯定先介绍下PCL，虽然大家都大概知道了(✿◡‿◡)！如下：
官网和github连接先mark这了。
官网：https://pointclouds.org/
GitHub：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
介绍：
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。下面是PCL架构图
如图PCL架构图所示，对于3D点云处理来说，PCL完全是一个的模块化的现代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。
我们主要学习的就是里面各种模块，总体来说16个模块（下图中有15个，少了recognition），如下：
官网各模块：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#
01common02kdtree k维tree03octree 八叉树04search05sample consensus 抽样一致性模块06range-images深度图像07tracking （此模块，没有官方示例代码）08 io 输入输出09 filters 滤波10 features 特征11 surface表面12 segmentation分割13 recognition识别（下图中没有）14 registration配准15 visualization可视化16 keypoints关键点
各种模块
每个模块都有依赖关系，依赖关系如下图（可以看出有四层），最基本的就是最底层的commom模块。
箭头对应的是依赖关系，比如第二层的kdtree依赖于common；第四层的registration有四个箭头，分别是sample_consensus, kdtree, common, features。
官方图
B站up主画的更详细的图
B站up主画的更详细的图2 PCL学习指南
PCL最近（2020）改版了。里面很多文档和之前的都不一样了，我自己学习PCL时时，是看的最新文档，也踩了很多坑，现在分享一下自己的学习方法和思路，希望对大家有所帮助。
2.1 理解入门 先放下入门资料（ 后面会介绍）：1. 视频： bilibili-PCL点云库官网教程
2. 点云库PCL学习教程书籍每章总结： https://github.com/MNewBie/PCL-Notes
大家应该都明白，官方文档是最好的学习资料，但目前没有中文版，我看有些博主也翻译了一部分，现在特意整理了下！
第一步，首先，大家什么都不了解的话，强烈推荐大家看这个视频入门：bilibili-PCL点云库官网教程
bibili-PCL点云库官网教程
第二步，然后，有一本中文教程大家应该知道：
点云库PCL学习教程，朱德海，北京航空航天大学出版社
这本书好多人吐槽，因为就是英文的官方文档翻译过来的，还有一些错误信息。
不过作为入门还是挺好的，里面有附带的代码demo（就是官网上的），下面是书籍PDF版和示例代码，有需要的可以看下。
百度网盘资料：链接： https://pan.baidu.com/s/1ziq8s_kj5QpM8eXO_d6RJg
提取码：g6ny
百度网盘资料
但是这本书我没有看，因为当时在github上发现了一个人总结的书中的笔记，如下。
文档写的还挺好的，大家可以先看这个打基础，对PCL有个宏观的了解！
https://github.com/MNewBie/PCL-Notes
PCL各章节笔记
经过上面两步，大家应该对PCL有所了解，然后我们就敲代码吧!
2.2 代码实践 代码实践资料：1 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/#
2 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，每一格对应一个模块的对象函数详解
3 黑马机器人系列文档：PCL-3D点云： http://robot.czxy.com/docs/pcl/
4 CSDN博主系列文章PCL学习(64篇)： https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/category/954066.html
代码学习主要看两块：官方示例demo + 每个示例中的对象函数介绍。
主要结合这两块来看：边看示例代码，边看代码里面对象函数的参数详情。
2.2.1官方示例demo代码（官方英文，后面可以结合中文注解一起看，下面有写）各模块的官方示例demo位置在网站侧边栏。如下图
https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#
各模块的官方示例demo位置在网站侧边栏
2.2.2各模块的函数详解进入各模块有两种方式
下面链接侧边栏也都是各模块函数详情，如下图：https://pointclouds.org/documentation/modules.html
官网的Getting Started中的12宫图，每一格对应一个模块的对象函数详解，如下图https://pointclouds.org/
侧边栏也都是各模块函数详情
官网的Getting Started中的12宫图，每一格对应一个模块的对象函数详解
2.2.3单个模块学习举例（比如IO模块） 总的学习方法：先将要学的 官网IO模块的实例demo代码和IO模块函数的详解页面打开。
然后将 模块介绍和中文代码注释的博客打开，一起学习！
首先，将官网IO模块的实例demo代码和IO模块函数的详解页面打开，如下图：
实例demo代码（实战） 每个模块都有几个demo代码，点击进去里面有代码的解释
shttps://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/index.html#i-oIO模块函数class
https://pointcloudlibrary.github.io/documentation/group__io.html同时，可以结合看中文详情博客笔记：
从PCD文件写入和读取点云数据
http://robot.czxy.com/docs/pcl/chapter01/io/
个人学习代码（有详细中文注解）：https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning
实例demo代码（实战） 每个模块都有几个demo代码
每个示例都有对应代码和解释
对照中文博客更佳
IO模块函数class
再放下个人学习代码 （有详细中文注解）： https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning自己做了很多笔记，有时间可以整理发出来。
3 经验和推荐资料总结
先说下这位博主的建议，我觉得挺好的：
关于如何查找和利用PCL库学习资源的一些心得
博主个人推荐是把PCL官网的“API Documentation”、“Tutorial”和《点云库PCL学习教程2》结合起来用效果会比较好。如果你需要用到某项功能，先去看原版的PCL官网的“API Documentation”、“Tutorial”获取最原汁原味的“第一感觉”，然后再去看《点云库PCL学习教程2》进行“中文亲切版收割”，其中还可以顺便收割一波“理论背景与整理”。先啃硬骨头，然后云里笑。看例程，需要用哪块就直接上实例熟悉代码和库。多调试代码，慢慢就熟悉了。每个人都得经历这个过程。 3.1系列资料汇总入门资料：
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.htmlhttps://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.html4 附每个模块学习链接
代码自己一定要动手敲一遍
02kdtree k维tree官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/index.html#kdtree
对应函数：https://pointclouds.org/documentation/group__kdtree.html
详细中文博客：https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6437440.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144991935
03octree 八叉树官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#octree
点云压缩 将学习如何压缩单点云和点云流使用八进制进行空间分区和搜索操作 学习如何使用八叉树进行空间分区和最近邻居搜索无组织点云数据的空间变化检测没有看 学习如何使用八叉树检测点云内的空间变化对应函数：https://pointclouds.org/documentation/group__octree.html
详细中文博客文章：
PCL学习八叉树PCLVisualizer可视化类 05sample consensus 抽样一致性模块官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#sample-consensus
对应函数：https://pointclouds.org/documentation/group__sample__consensus.html
详细中文博客文章：
http://robot.czxy.com/docs/pcl/chapter02/RANSAC/系列
PCL采样一致性算法
PCL几种采样方法
下采样 Downsampling均匀采样：这个类基本上是相同的，但它输出的点云索引是选择的关键点在计算描述子的常见方式。增采样 ：增采样是一种表面重建方法，当你有比你想象的要少的点云数据时，增采样可以帮你恢复原有的表面（S）表面重建：深度传感器的测量是不准确的，和由此产生的点云也是存在的测量误差，比如离群点，孔等表面，可以用一个算法重建表面，遍历所有的点云和插值数据，试图重建原来的表面。比如增采样，PCL使用MLS算法和类。执行这一步是很重要的，因为由此产生的点云的法线将更准确。 06range-images深度图像官方demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#range-images
How to create a range image from a point cloud
How to extract borders from range images
对应函数：
http://robot.czxy.com/docs/pcl/chapter02/range_image/
PCL深度图像(1)
PCL深度图像(2)
可视化深度图像
08 io 输入输出官方demo
shttps://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/index.html#i-odocumentation(class和function函数)
https://pointcloudlibrary.github.io/documentation/group__io.htmlcode
https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning/blob/master/08IO%E8%BE%93%E5%85%A5%E8%BE%93%E5%87%BA详情笔记：
从PCD文件写入和读取点云数据
连接两个点云中的字段或数据形成新点云以及Opennni Grabber初识
09 filters 滤波
官方示例：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/index.html#filtering
对应函数：https://pointcloudlibrary.github.io/documentation/group__filters.html
详细中文博客文章：
PCL滤波介绍(1)
PCL滤波介绍（2）
PCL滤波介绍(3)
10 features 特征官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/index.html#features
函数：https://pointcloudlibrary.github.io/documentation/group__features.html
详细中文博客文章：
3D 特征点概述（1）
3D 特征点概述（2）
PCL点云特征描述与提取（1）
PCL点云特征描述与提取（2）
PCL点云特征描述与提取（3）
PCL点云特征描述与提取（4）
11 surface表面官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#surface
Smoothing and normal estimation based on polynomial reconstructionConstruct a concave or convex hull polygon for a plane modelFast triangulation of unordered point cloudsFitting trimmed B-splines to unordered point clouds函数：https://pointcloudlibrary.github.io/documentation/group__surface.html
详细中文博客文章：
http://robot.czxy.com/docs/pcl/chapter04/resampling/
pcl几种表面重建_3D的博客-CSDN博客
PCL点云曲面重建（1）
PCL法线估计
12 segmentation分割官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#segmentation
函数：https://pointclouds.org/documentation/group__segmentation.html
详细中文博客文章：
PCL中分割_欧式分割（1）
PCL中分割方法的介绍（2）
PCL中分割方法的介绍（3）
PCL点云分割（1）
PCL点云分割（2）
PCL点云分割（3）
13 recognition识别官网demo：
https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#recognition
3D Object Recognition based on Correspondence GroupingImplicit Shape ModelTutorial: Hypothesis Verification for 3D Object Recognition函数：https://pointclouds.org/documentation/group__recognition.html
详细中文博客文章：
https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/PCL_APP/Recognition
14 registration配准官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#registration
函数：https://pointcloudlibrary.github.io/documentation/group__registration.html
The PCL Registration API官网理论使用迭代最近点算法(ICP)How to use iterative closest point如何逐步匹配多幅点云 How to incrementally register pairs of clouds04-配准之交互式ICPInteractive Iterative Closest Point正态分布变换配准(NDT)How to use Normal Distributions Transform手持式小型物品扫描仪 In-hand scanner for small objects刚性物体的鲁棒姿态估计Robust pose estimation of rigid objects中文博客文章：
PCL点云配准（1）代码PCL点云配准（2）代码PCL点云配准（3）理论PCL特征点与配准（1）点云NDT配准方法介绍黑马机器人 | PCL-3D点云
01-点云中的数学02-点云配准原理概述03-点云配准流程示例 * 使用迭代最近点算法(ICP)正态分布变换配准(NDT)刚性物体的鲁棒姿态估计04-配准之交互式ICP05-点云配准数学原理PCL中的点云ICP配准（附源代码和数据）_qq_29462849的 ...
15 visualization可视化官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#visualization
类/对象/函数：https://pointcloudlibrary.github.io/documentation/group__visualization.html
详细中文博客文章：
PCL 可视化PCLVisualizer可视化类可视化深度图像 16 keypoints关键点官网demo：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/#keypoints
类/对象/函数：https://pointclouds.org/documentation/group__keypoints.html
详细中文博客文章：
http://robot.czxy.com/docs/pcl/chapter02/keypoints/
PCL关键点（1）
以上，附个人学习代码（有详细中文注解）：
HuangCongQing/pcl-learninggithub.com
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