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3d视觉库

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信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用。

PCL起初是ROS(Robot Operating System)下由来自于慕尼黑大学(TUM - Technische Universität München)和斯坦福大学(Stanford University)Radu博士等人维护和开发的开源项目,主要应用于机器人研究应用领域,随着各个算法模块的积累,于2011年独立出来,正式与全球3D信息获取、处理的同行一起,组建了强大的开发维护团队,以多所知名大学、研究所和相关硬件、软件公司为主。截止目前,发展非常迅速,不断有新的研究机构等加入,在Willow Garage, NVidia, Google (GSOC 2011), Toyota, Trimble, Urban Robotics, Honda Research Institute等多个全球知名公司的资金支持下,不断提出新的开发计划,代码更新非常活跃,至今在不到一年的时间内从1.0版本已经发布到1.7.0版本。
中文名
PCL
外文名
Point Cloud Library
PCL的结构和内容
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。
PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术,通过并行化提高程序实时性。K近邻搜索操作的构架是基于FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)所实现的,速度也是目前技术中最快的。PCL中的所有模块和算法都是通过Boost共享指针来传送数据的,因而避免了多次复制系统中已存在的数据的需要,从0.6版本开始,PCL就已经被移入到Windows,MacOS和Linux系统,并且在Android系统也已经开始投入使用,这使得PCL的应用容易移植与多方发布。
3d视觉库PCL架构图
图 PCL架构图
从算法的角度,PCL是指纳入了多种操作点云数据的三维处理算法,其中包括:过滤,特征估计,表面重建,模型拟合和分割,定位搜索等。每一套算法都是通过基类进行划分的,试图把贯穿整个流水线处理技术的所有常见功能整合在一起,从而保持了整个算法实现过程中的紧凑和结构清晰,提高代码的重用性、简洁可读。在PCL中一个处理管道的基本接口程序是:
创建处理对象:(例如过滤、特征估计、分割等);
使用setInputCloud通过输入点云数据,处理模块;
设置算法相关参数;
调用计算(或过滤、分割等)得到输出。
为了进一步简化和开发,PCL被分成一系列较小的代码库,使其模块化,以便能够单独编译使用提高可配置性,特别适用于嵌入式处理中:
libpcl filters:如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器;
libpcl features:实现多种三维特征,如曲面法线、曲率、边界点估计、矩不变量、主曲率,PFH和FPFH特征,旋转图像、积分图像,NARF描述子,RIFT,相对标准偏差,数据强度的筛选等等;
libpcl I/O:实现数据的输入和输出操作,例如点云数据文件(PCD)的读写;
libpcl segmentation:实现聚类提取,如通过采样一致性方法对一系列参数模型(如平面、柱面、球面、直线等)进行模型拟合点云分割提取,提取多边形棱镜内部点云等等;
  • libpcl surface:实现表面重建技术,如网格重建、凸包重建、移动最小二乘法平滑等;
libpcl register:实现点云配准方法,如ICP等;
libpclkeypoints:实现不同的关键点的提取方法,这可以用来作为预处理步骤,决定在哪儿提取特征描述符;
libpcl range :实现支持不同点云数据集生成的范围图像。
为了保证PCL中操作的正确性,上述提到的库中的方法和类包含了单位和回归测试。这套单元测试通常都是由专门的构建部门按需求编译和验证的。当某一部分测试失败时,这些特定部分的各自作者就会立即被告知。这彻底地保证了代码测试过程出现的任何变故,以及新功能或修改都不会破坏PCL中已经存在的代码。




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