由于项目涉及点云目标识别和定位等相关内容，因此开始接触基于PCL的三维点云处理。对于PCL，官方解释是：PCL（Point Cloud Library，点云库）是吸收了前人点云相关研究的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。本系列文章主要记录关于PCL点云库的学习过程。
记录关于我们运行roslaunch openni_launch openni.launch 命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理，只有知道它们的数据结构，才能很好的对数据进行处理，我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型，比如下面这些话题是我们经常使用的 /camera/depth/image /camera/depth/image_raw /camera/depth/points /camera/ir/image_raw /camera/rgb/image_color /camera/rgb/image_raw
最重要的参考资料是官网：https://pointclouds.org/，Docs是函数手册，Tutorials是代码示例，两者结合学习（shiyong）。
前端性能优化的奇技淫巧大家应该都比较熟了，但是你是否有总结过这些技巧背后的思想模型呢？今天就给大家展示一下，我是如何把性能优化这件事，从顶层设计落地到生产实践中的。
（1）class pcl::FIleReader：定义了PCD文件的读取接口，主要用作其他读取类的父类 pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类
pcl_ros是一个用于将PCL（点云库）与ROS（机器人操作系统）集成的软件包。它提供了用于在ROS环境中处理和可视化点云数据的工具和功能。
我对点云模块了解得也不算深入，此处单纯地想和大家分享一下这几天我所学习到的点云滤波知识，如有不到之处，还请后台留言多多指正。
二进制版的vtk第三方库不支持Qt，需要重新下载vtk并用cmake编译，注意要版本对应，这里我用pcl1.8.1，对应vtk8.0，在这里下载。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
Open3D是一个开源库，支持处理3D数据的软件的快速开发。Open3D前端在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端经过高度优化，并设置为并行化。我们欢迎来自开源社区的贡献。
在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准，和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位，从而达到两块点云自动配准的效果，其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换，以得到整体的数据模型，问题的关键是如何让得到坐标变换的参数R（旋转矩阵）和T（平移向量），使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小，，目前配准算法按照过程可以分为整体配准和局部配准，。PCL中有单独的配准模块，实现了配准相关的基础数据结构，和经典的配准算法如ICP。
终于学到可视化了。这里先学一下CloudViewer，是一个简单的点云可视化工具，不可用于多线程。
（2021/11/1编辑） 在项目需要做一个NFC门禁功能的时候，突然发现有个RC522丢在我的桌面，甚至不知道它上面的引脚什么意思（还不会SPI通讯），搜索关键词“RC522”去看博客搜索资料，发现了很多都在说扇区，块，S50（M1）卡，然后就给代码，一开始我还以为S50是内嵌在这个模块里面的一个存储器，然后越看越怪，后面去淘宝搜索S50，才发现S50其实是我们的门禁卡，RC522是用来感应和判断的。
卡库的封装和调用，这是一个重头戏，完成了它，则就完整了所有的封装。至于网络通信，记录存储等，则可以
对点云的操作可以直接应用变换矩阵，即旋转，平移，尺度，3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如：
Github库在这（这里用1.8.1）：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/tag/pcl-1.8.1
由于LiDAR一次扫描只能得到局部点云信息，为了能获得全局点云信息（如一个房间、一个三维物体），就需要进行多次连续扫描，并进行点云配准。由于每次扫描得到的点云都有独立的坐标系，因此点云配准时要进行坐标变换（旋转、平移），将多帧不同坐标系下的点云整合到一个坐标系下。
这里主要针对PCL库中outofcore做一些介绍，查询外网文献以及相关模块的相关资料写出以下内容，该模块就是为了实现大规模点云的载入与显示，渲染等问题。
在测量较小的数据时会产生一些误差，这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话，会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞，可以采用对数据重采样来解决这样问题，通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分，
在3D视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来自于点云），另一种是将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像，
扫描之前，需要将靶标贴到目标表面，用于软件自动配准，贴靶标的密度随着目标表面的复杂程度变大而增大，以下图工具箱为例，平面的靶标粘贴密度适当减小，拐角处靶标密度适当增大，这样尽量能获取比较完整的点云数据。
Draco 由谷歌 Chrome 媒体团队设计，旨在大幅加速 3D 数据的编码、传输和解码。因为研发团队的 Chrome 背景，这个开源算法的首要应用对象是浏览器。但既然谷歌把它开源，现在全世界的开发者可以去探索 Draco 在其他场景的应用，比如说非网页端。目前，谷歌提供了它的两个版本： JavaScript 和 C++。
Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案。显然，这只能用有序的点云来完成，因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致。例如，如果你从一个传感器Kinect或Xtion的点云，你可以用这个来检索640x480 RGB图像匹配的点云。
1.深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。 2.点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由 于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等。 深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据；有规则及必要信息的点云数据可以反算为深度图像
https://pan.baidu.com/s/1o-noUxgVCdFkaIH21zPq0A
（1）正态分布变换进行配准（normal Distributions Transform）
图片中重点写出引脚的相应接口名称。 —————————————————————手动分割线———————————————————–
使用统计分析技术，从一个点云数据中集中移除测量噪声点（也就是离群点）比如：激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集，另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点，使效果不好，估计局部点云特征（例如采样点处法向量或曲率变化率）的运算复杂，这会导致错误的数值，反过来就会导致点云配准等后期的处理失败。
环境：windows10、VS2013、opencv 2.49、openNi、PCL1.8
computeSurfaceNormals() has finished in 0 s
一般下采样是通过构造一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点，这样体素内所有点就用一个重心点来表示，进行下采样的来达到滤波的效果，这样就大大的减少了数据量，特别是在配准，曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高程序的运行速度，
平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线，被认为是一种十分重要的性质。 法线提供了关于曲面的曲率信息，这是它的优势。许多的PCL的算法需要我们提供输入点云的法线。为了估计它们，代码分析如下
我用别人的例子说明，首先需要点云数据，pcd格式的，本文用麦子的点云文件，放在工程自己创建的“my”工程文件下，默认文件在工程文件C:\visual studio 2013\Projects\my\my中，若不是可以自己定义文件路径。
从深度图像中提取边界（从前景跨越到背景的位置定义为边界），对于物体边界：这是物体的最外层和阴影边界的可见点集，阴影边界：毗邻与遮挡的背景上的点集，Veil点集，在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点，它们是有激光雷达获取的3D距离数据中的典型数据类型，这三类数据及深度图像的边界如图：
本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。
点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。
这将自动生成一个呈矩形的点云，检测的特征点处在角落处，参数-m是必要的，因为矩形周围的区域观测不到，但是属于边界部分，因此系统无法检测到这部分区域的特征点，选项-m将看不到的区域改变到最大范围读取，从而使系统能够使用这些边界区域。
（2）使用ConditionalRemoval 或RadiusOutlinerRemoval移除离群点
在上一篇文章 点云配准（一 两两配准）中我们介绍了两两点云之间的配准原理。本篇文章，我们主要介绍一下PCL中对于多幅点云连续配准的实现过程，重点请关注代码行的注释。
关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分，所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据，本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的，其中有很多细节如果直接更改源程序，可能会因为数据类型，或者头文件等各种原因编译不过，会导致我们比较难得找出其中的错误，首先我们看一下我自己设定的一个场景，然后我用kinect获取数据
小伙伴们好呀，3D 检测和分割系列文章继续更新啦～在第一篇文章中，我们带领大家了解了整个框架的大致流程。第二篇文章我们给大家解析了 MMDetection3D 中的坐标系和核心组件 Box，今天我们将带大家看看 3D 场景中的可视化组件 Visualizer，如何在多个模态数据上轻松可视化并且自由切换？为什么在可视化的时候经常出现一些莫名其妙的问题？
Q1.m clear all; close all; clc; n = 2; % # of dimensions N = 10000; % # of samples % Class mean and covariance mu(:,1) = [-0.1;0]; Sigma(:,:,1) = [1 -0.9;-0.9 1]; mu(:,2) = [0.1;0]; Sigma(:,:,2) = [1 0.9; 0.9 1]; % Class priors and true labels p
我刚刚开始接触PCL，懂的东西也很少，所以总是出现各种各样的问题，每次遇见问题的时候要查找各种各样的资料，很费时间。所以，今天我把我遇见的常见问题分享给大家，讲解的步骤尽量详细，让和我一样基础差的小伙伴能尽快进入到PCL点云库的学习中，希望能和大家进步。
随着射频识别技术的发展，射频卡被广泛应用在了门禁控制、金融支付、库存管理等场景。在此背景下，各种安全认证机制应运而生，为保护个人隐私和敏感数据提供了可靠的保障，本文将通过一道 CTF 题目介绍 M1 卡采用的 AES（Advanced Encryption Standard）认证机制，揭示其背后的原理
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