pcl点云处理基本步骤

一、功能描述

本项目主要为计算机视觉方面的应用，可以实现障碍物或目标物体的检测、提取或识别，文章为项目基础步骤的描述，希望能够帮到一些不知从何下手的同学，也算是为了以后自己的复习吧。（因为项目不是自己一个人的，任然还在进行中，所以代码和部分图片不方便提供，请见谅）

二、环境描述

硬件平台：笔记本一台、微软kinect2.0设备一台。

软件平台

三、

1、自行百度进行pcl1.8.0、openni、vs2013的环境配置，主要是环境配置过程中vs下面的属性表的配置。（记得开始自己配置，因为pcl的版本不同，导致属性表的配置内容不同，搞了好几天都没有搞定，所以大家配置时一定要注意啊，最好整个配置过程都引用同一个人的，不然会导致各种文件不包含的错误，头都会大），因为网上也有很多的配置过程，所以我这里就不配置了。主要注意下面两个项目属性表的配置或者拷贝（见图1）。

图1

2、软件环境通过资料配置完后，首先需要通过微软的kinect2.0对目标障碍物所处的整个环境进行提取，提取出目标物体，然后在vs中配置kinect会自动生成深度图，整个过程依赖于个人的pcl编程水平了。这里给大家推荐pcl入门级的书，描述的是点云库，《点云库pcl点云学习教程》，慢慢看着看着就会了。下面提供部分图片只管展示一下。

图2、去除地面后稀疏化的点云

图3、聚类后的点云1（椅子）

图4、聚类后的点云2（办公桌角）

图5、输出信息

3、通过上述过程可以实现少部分障碍物的提取，借助此方法，我们同样可以做到门窗、楼梯、桌椅、墙面等障碍物的提取和检测。

4、kinect设备及其应用见官网，http://www.k4w.cn/,随着计算机视觉和神经网络的兴起，VR也在刷新着当代 的机器视觉领域，感觉用不了几年，便是VR大势兴起的时代。