一个精简的开源点云库
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库，编程是C++，依赖项较少，但是相比较于PCL来说，代码更有可读性，PCL中大量的使用C++高级特性，阅读起来比较难并且不易重构拆解代码，而cilantro重点放在了3D案例上，尽量减少了样板代码的数量，包含了对点云常见的操作，是一个比较简单易懂的API，所以该库可以被广泛的模块化，并且支持多维度数据进行操作，同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师，是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士，是感知机器人小组的成员。
模块划分
点云基本处理模块
(1)一般尺寸的KD树（与PCL一样都用了第三方依赖项nanoflann）
(2)基于原始点云的曲面法向量和曲率的估计
(3)基于常用的尺寸网格的点云重采样算法
(4)主成分分析
(5)三维点云基本的IO操作（其中依赖了第三方库tinyply和Eigen库）
(6)rgbd图像对和点云之间的转换程序
点云凹凸以及空间检测模块
(1)使用了第三方库Qhull实现从常见维度点云凸多面体检测
(2)实现多个图多面体的并集检测运算
点云分类模块
(1)依赖第三方库nanoflann实现多维度的基于距离度量的K-mean聚类算法
(2)基于第三方库Spectra的各种拉普拉斯类型的频谱聚类
(3)支持自定义的基于内核的mean-shift聚类算法
(4)支持任意点之间基于联通性的点云分割算法
点云配准模块
支持任意对应搜索方式的ICP点云配准
(1)点对点的度量方式（通用维度）点对平面的度量（二维或者三维）或者其他任意组合下的刚性或者仿射对齐算法
(2)在点到点和点到平面度量的任意组合下，通过稳定的正则化，局部刚体或者仿射变换，实现二维或者三维点集的非刚性对齐，并支持稠密和稀疏的点云变换的算法。
点云模型估计模块
ransac估计器模板及其在一般维度上的实例：
（1）稳健超平面估计
（2）给定噪声对应的刚性点云配准
点云可视化模块模块
主要是依赖了第三方库Pangolin
安装与实例
安装Eigen以及 Pangolin
安装Eigen3
sudo apt-get install libeigen3-dev
安装Pangolin
sudo apt-get install libglew-dev libpython2.7-dev libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev -y
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin
cd Pangolin
mdkir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
安装完成后下载源码并编译
(已经fork到我们的github组群中)
git clone https://github.com/dianyunPCL/cilantro.git
编译
mkdir build
cd build
cmake ..
make
从cmake中我们可以看出来代码是比较精简的，一般性的第三方库都已经在include中，并且直接将其编译为.so文件，而我们在安装成eigen和pangolin
之后，将会编译example中的代码。所以如果想修改其中的代码，相比较PCL的库简单很多。
此时我们找一个example运行一下。这里以可视化的函数为例
./visualizer test.ply
资源
三维点云论文及相关应用分享
【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法
3D目标检测：MV3D-Net
三维点云分割综述（上）
3D-MiniNet: 从点云中学习2D表示以实现快速有效的3D LIDAR语义分割（2020）
win下使用QT添加VTK插件实现点云可视化GUI
JSNet：3D点云的联合实例和语义分割
大场景三维点云的语义分割综述
PCL中outofcore模块---基于核外八叉树的大规模点云的显示
基于局部凹凸性进行目标分割
基于三维卷积神经网络的点云标记
点云的超体素(SuperVoxel)
基于超点图的大规模点云分割
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SLAM及AR相关分享
【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦！
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SLAM和AR综述
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易扩展的SLAM框架-OpenVSLAM
高翔：非结构化道路激光SLAM中的挑战
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第一期B站录播之三维模型检索技术
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[线上分享录播]点云配准概述及其在激光SLAM中的应用
[线上分享录播]cloudcompare插件开发
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[线上分享录播]地面点云配准与机载点云航带平差
点云PCL更多活动请查看：点云PCL活动之应届生校招群
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