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🔥PCL(Point Cloud Library)点云库学习记录

From HuangCongQing·Updated June 24, 2026·View on GitHub·

PCL(Point Cloud Library)点云库 **个人开发环境:Ubuntu18.04** * 如有疑问,微信:shuangyu_ai * **Plus: _可承接点云处理相关项目,欢迎私聊_** * **PCL微信交流群二维码每周都更新一次,请关注公众号【双愚】后台回复PCL加群** * 更多自动驾驶相关交流群,欢迎扫码加入:[自动驾驶感知(PCL/ROS+DL):技术交流群汇总(新版)](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4OTY1MjA3Mg==&mid=2247486575&idx=1&sn=3145b7a5e9dda45595e1b51aa7e45171&chksm=ec2aa068db5d297efec6ba982d6a73d2170ef09a01130b7f44819b01de46b30f13644347dbf2#rd) The project is written primarily in C++, distributed under the MIT License license, first published in 2019. It has gained significant community traction with 1,915 stars and 446 forks on GitHub. Key topics include: 3d-detection, 3d-reconstruction, 3d-representation, 3d-segmentation, pcl.

Latest release: v1.0.0
January 3, 2024View Changelog →
<!-- * @Description: * @Author: HCQ * @Company(School): UCAS * @Date: 2020-10-04 18:17:00 * @LastEditors: Please set LastEditors * @LastEditTime: 2025-02-05 15:07:09 -->

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PCL(Point Cloud Library)点云库 个人开发环境:Ubuntu18.04

墙裂建议先看下:PCL(Point Cloud Library)学习指南&资料推荐

<font color='red'>PCL学习入门指南&代码实践(最新版)入门视频: </font> https://www.bilibili.com/video/BV1HS4y1y7AB

代码对应系列笔记:PCL(Point Cloud Library)学习记录(最新)

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相关项目实战:

@双愚 , 若fork或star请注明来源

  • 点云数据的处理可以采用获得广泛应用的Point Cloud Library (点云库,PCL库)。
  • PCL库是一个最初发布于2013年的开源C++库。它实现了大量点云相关的通用算法和高效的数据管理。
  • 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信息获取与处理的技术结晶,那么PCL在3D信息获取与处理上,就与OpenCV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。

Tips:

  • ubuntu下使用PCL,需要写CMakeLists.txt文件,然后编译才可以生成可执行文件.
  • 可执行文件在build文件夹下,所以运行可执行文件时,后面添加参数的pcd文件,应放在build文件夹下才能获取到。(注意文件路径)
  • make -j (-j 自动多线程, -j4 四线程)

目录contents

*建议必学

step1(must)
step2
step3(根据个人需要)

编译过程

shell
mkdir build cd build cmake .. // 对上一级进行编译 make // 生成可执行文件 ./executedemo // 运行可执行文件

实战项目

不理解的地方,欢迎提issue: https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning/issues

相关链接

入门资料:

链接:https://pan.baidu.com/s/1ziq8s_kj5QpM8eXO_d6RJg<br />提取码:g6ny<br />

代码实践资料:

Citation

If you find this project useful in your research, please consider cite:

@misc{pcl-learning2020,
    title={A Complete Study Guide on How to Learn PCL (Point Cloud Library).},
    author={Chongqing, Huang},
    howpublished = {\url{https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning}},
    year={2020}
}

欢迎交流

后续会根据逐步完善,欢迎大家提出宝贵意见,也欢迎大家提issue pr,还有star⭐️。

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PLus: 创建了一个知识星球 【自动驾驶感知(PCL/ROS+DL)】 专注于自动驾驶感知领域,包括传统方法(PCL点云库,ROS)和深度学习(目标检测+语义分割)方法。同时涉及Apollo,Autoware(基于ros2),BEV感知,三维重建,SLAM(视觉+激光雷达) ,模型压缩(蒸馏+剪枝+量化等),自动驾驶模拟仿真,自动驾驶数据集标注&数据闭环等自动驾驶全栈技术,欢迎扫码二维码加入,一起登顶自动驾驶的高峰!

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