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。
案例分析
用一组点云数据做简单的平面的分割：
planar_segmentation.cpp
#include
#include
#include
#include
#include //随机参数估计方法头文件
#include //模型定义头文件
#include //基于采样一致性分割的类的头文件intmain (int argc, char** argv)
{pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud);// 填充点云cloud->width = 15;cloud->height = 1;cloud->points.resize (cloud->width * cloud->height);// 生成数据，采用随机数填充点云的x,y坐标，都处于z为1的平面上for (size_ 招募一起学习的小伙伴，加入我们群聊中，定期分享论文，以及工程相关的问题，讨论分享。根据自己的爱好，加入不同的点云交流群，我们期待有学习点云深度学习，点云PCL，cloudcompare，以及GDAL，Open3D相关的研究人员加入我们。加入方式：后台发送微信群，按要求备注即可。 pcl_filters库包含3D点云数据的...
此为文章初稿还没有完善，应该还有一些问题，等待后面有时间再继续更新，原创文章，未经允许，请勿转载！！！ 首先介绍在PCL库中经常使用的两种点云之间的转换，这里将根据工程中的经验，从代码层面举例分析如何实现程序中定义的各种点云数据之间转换，并且介绍PCL在应用于ROS中应该如何转换数据结构。 （1）pcl::PCLPointClou...
在PCL 的点云库中大量的使用动态内存的方式编程，比如：
pcl::PCLPointCloud2::Ptr cloud (new pcl::PCLPointCloud2 ());
PointCloudT::Ptr cloud = boost::shared_ptr
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究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，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部...
关于输入一个具体的物体的点云，从场景中找出与该物体点云相匹配的，这种方法可以用来抓取指定的物体等等，具体的代码的解释如下，需要用到的一些基础的知识，在之前的博客中都有提及，其中用到的一些方法可以翻阅前面的博客，当然有问题可以关注公众号，与众多爱好者一起交流
具体的代码实现
#include
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，...
/*
使用正态分布变换进行配准的实验 。其中room_scan1.pcd room_scan2.pcd这些点云包含同一房间360不同视角的扫描数据
*/
#include
#include
#include
#include