关于PCL学习的问题,IO学习出现的错误

代码是:#include
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB);
//if(pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZRGBA("frame_00000.pcd", *cloud) == -1);
sensor_msgs::PointCloud2 cloud_blob;
pcl::io::loadPCDFile("rabbit",cloud_blob);
pcl::fromROSMsg(cloud_blob,*cloud);
for(size_t i=0;ipoints.size();++i)
cout<<" "<points[i].x<<" "<points[i].y<<" "<points[i].z<<endl;
return 0;
}
错误是:

d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\point_traits.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\point_cloud.h(1021): warning C4521: “pcl::PointCloudEigen::MatrixXf”: 指定了多个复制构造函数
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\point_traits.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\point_traits.h : warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1008): warning C4996: 'pcl::SHOT': USE SHOT352 FOR SHAPE AND SHOT1344 FOR SHAPE+COLOR INSTEAD
1> d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1003) : 参见“pcl::SHOT”的声明
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1009): warning C4996: 'pcl::SHOT': USE SHOT352 FOR SHAPE AND SHOT1344 FOR SHAPE+COLOR INSTEAD
1> d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1003) : 参见“pcl::SHOT”的声明
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1012): warning C4996: 'pcl::SHOT::rf': USE SHOT352 FOR SHAPE AND SHOT1344 FOR SHAPE+COLOR INSTEAD
1> d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1005) : 参见“pcl::SHOT::rf”的声明
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1013): warning C4996: 'pcl::SHOT::descriptor': USE SHOT352 FOR SHAPE AND SHOT1344 FOR SHAPE+COLOR INSTEAD
1> d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1004) : 参见“pcl::SHOT::descriptor”的声明
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1014): warning C4996: 'pcl::SHOT::descriptor': USE SHOT352 FOR SHAPE AND SHOT1344 FOR SHAPE+COLOR INSTEAD
1> d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1004) : 参见“pcl::SHOT::descriptor”的声明
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1014): warning C4996: 'pcl::SHOT::descriptor': USE SHOT352 FOR SHAPE AND SHOT1344 FOR SHAPE+COLOR INSTEAD
1> d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\impl\point_types.hpp(1004) : 参见“pcl::SHOT::descriptor”的声明
1>d:\program files (x86)\pcl 1.6.0\include\pcl-1.6\pcl\point_cloud.h(603): warning C4521: “pcl::PointCloud”: 指定了多个复制构造函数
1> with
1> [
1> PointT=pcl::PointXYZRGB
1> ]
1> g:\c++\icp\icp\main.cpp(7): 参见对正在编译的类 模板 实例化“pcl::PointCloud”的引用
1> with
1> [
1> PointT=pcl::PointXYZRGB
1> ]
1>main.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "public: int __thiscall pcl::PCDReader::read(class std::basic_string,class std::allocator > const &,struct sensor_msgs::PointCloud2 &,int)" (?read@PCDReader@pcl@@QAEHABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@AAUPointCloud2@sensor_msgs@@H@Z),该符号在函数 "int __cdecl pcl::io::loadPCDFile(class std::basic_string,class std::allocator > const &,struct sensor_msgs::PointCloud2 &)" (?loadPCDFile@io@pcl@@YAHABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@AAUPointCloud2@sensor_msgs@@@Z) 中被引用
1>main.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 "public: virtual int __thiscall pcl::PCDReader::readHeader(class std::basic_string,class std::allocator > const &,struct sensor_msgs::PointCloud2 &,class Eigen::Matrix &,class Eigen::Quaternion &,int &,int &,unsigned int &,int)" (?readHeader@PCDReader@pcl@@UAEHABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@AAUPointCloud2@sensor_msgs@@AAV?$Matrix@M$03$00$0A@$03$00@Eigen@@AAV?$Quaternion@M$0A@@8@AAH4AAIH@Z)
1>main.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 "public: virtual int __thiscall pcl::PCDReader::read(class std::basic_string,class std::allocator > const &,struct sensor_msgs::PointCloud2 &,class Eigen::Matrix &,class Eigen::Quaternion &,int &,int)" (?read@PCDReader@pcl@@UAEHABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@AAUPointCloud2@sensor_msgs@@AAV?$Matrix@M$03$00$0A@$03$00@Eigen@@AAV?$Quaternion@M$0A@@8@AAHH@Z)
1>main.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "void __cdecl pcl::console::print(enum pcl::console::VERBOSITY_LEVEL,char const *,...)" (?print@console@pcl@@YAXW4VERBOSITY_LEVEL@12@PBDZZ),该符号在函数 "public: void __thiscall pcl::detail::FieldMapper::operator()(void)" (??$?RUx@fields@pcl@@@?$FieldMapper@UPointXYZRGB@pcl@@@detail@pcl@@QAEXXZ) 中被引用
1>G:\C++\icp\Debug\icp.exe : fatal error LNK1120: 4 个无法解析的外部命令
1>
1>生成失败。
1>
1>已用时间 00:00:12.70
========== 生成: 成功 0 个,失败 1 个,最新 0 个,跳过 0 个 ==========

1个回答

楼主您的问题解决了没有,我也是刚开始学习PCL的,遇到和你一样的问题,求楼主解惑。

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``` 代码如下: #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> using namespace std; int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("E:/毕业设计/数据2/test.pcd", *cloud); cout << 1; } ``` 运行出现: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202005/12/1589265724_859635.png)

PCL中粗配准上出现的问题

你好,我最近打算用SAC-IA+ICP一起配合对点云数据进行高效的配准,利用的是fpfh特征估计。 但是现在我在进行SAC-IA粗配准的时候遇到了一个问题: 问题报错为: Assertion failed: point_representation_->isValid (point) && "Invalid (NaN, Inf) point coordinates given to radiusSearch!", file C:\BuildAgent\work\1cb946cef51fc766\tags\pcl-1.6.0\kdtree\include\pcl/kdtree/impl/kdtree_flann.hpp, line 119 这个问题让我很头疼,因为根本不知道错在哪里了。 下面是我的代码,请教大神我的问题出现在哪里了? ``` #include <pcl/registration/ia_ransac.h> #include <boost/make_shared.hpp> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/features/fpfh.h> #include <pcl/search/kdtree.h> #include <pcl/point_representation.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/filters/filter.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/registration/icp.h> #include <pcl/registration/icp_nl.h> #include <pcl/registration/transforms.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> using pcl::NormalEstimation; using pcl::search::KdTree; typedef pcl::PointXYZ PointT; typedef pcl::PointCloud<PointT> PointCloud; void visualize_pcd(PointCloud::Ptr pcd_src1, PointCloud::Ptr pcd_src2, PointCloud::Ptr pcd_final) { int vp_1, vp_2; // Create a PCLVisualizer object pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PCL Viewer"); viewer.createViewPort (0.0, 0, 0.5, 1.0, vp_1); viewer.createViewPort (0.5, 0, 1.0, 1.0, vp_2); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> src1_h (pcd_src1, 0, 255, 0); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> src2_h (pcd_src2, 255, 0, 0); pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> final_h (pcd_final, 0, 255, 0); viewer.addPointCloud (pcd_src1, src1_h, "vp1_src1", vp_1); viewer.addPointCloud (pcd_src2, src2_h, "vp1_src2", vp_1); viewer.addPointCloud (pcd_final, final_h, "vp1_final", vp_2); viewer.spin(); } int main (int argc, char** argv) { PointCloud::Ptr cloud_final (new PointCloud); PointCloud::Ptr cloud_src (new PointCloud);//将长的转成短的//读取点云数据 pcl::io::loadPCDFile ("1.pcd",*cloud_src); pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ,pcl::Normal> ne_src; ne_src.setInputCloud(cloud_src); pcl::search::KdTree< pcl::PointXYZ>::Ptr tree_src(new pcl::search::KdTree< pcl::PointXYZ>()); ne_src.setSearchMethod(tree_src); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_src_normals(new pcl::PointCloud< pcl::Normal>); ne_src.setRadiusSearch(0.03); //ne_src.setKSearch(20);二选一 ne_src.compute(*cloud_src_normals); PointCloud::Ptr cloud_tgt (new PointCloud); pcl::io::loadPCDFile ("2.pcd",*cloud_tgt); pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ,pcl::Normal> ne_tgt; ne_tgt.setInputCloud(cloud_tgt); pcl::search::KdTree< pcl::PointXYZ>::Ptr tree_tgt(new pcl::search::KdTree< pcl::PointXYZ>()); ne_tgt.setSearchMethod(tree_tgt); pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_tgt_normals(new pcl::PointCloud< pcl::Normal>); //ne_tgt.setKSearch(20); ne_tgt.setRadiusSearch(0.03); //compute normal to cloud_normals ne_tgt.compute(*cloud_tgt_normals); //fpfh estimation pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ,pcl::Normal,pcl::FPFHSignature33> fpfh_src; fpfh_src.setInputCloud(cloud_src); fpfh_src.setInputNormals(cloud_src_normals); pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree_src_fpfh (new pcl::search::KdTree<PointT>); fpfh_src.setSearchMethod(tree_src_fpfh); pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs_src(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>()); fpfh_src.setRadiusSearch(0.05); //fpfh_src.setKSearch(20); fpfh_src.compute(*fpfhs_src); pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ,pcl::Normal,pcl::FPFHSignature33> fpfh_tgt; fpfh_tgt.setInputCloud(cloud_tgt); fpfh_tgt.setInputNormals(cloud_tgt_normals); pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree_tgt_fpfh (new pcl::search::KdTree<PointT>); fpfh_tgt.setSearchMethod(tree_tgt_fpfh); pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>()); fpfh_tgt.setRadiusSearch(0.05); //fpfh_tgt.setKSearch(20); fpfh_tgt.compute(*fpfhs_tgt); //sample consensus initial alignment pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> scia; scia.setInputCloud(cloud_src); scia.setInputTarget(cloud_tgt); scia.setSourceFeatures(fpfhs_src); scia.setTargetFeatures(fpfhs_tgt); //scia.setMinSampleDistance(1); //scia.setNumberOfSamples(2); //scia.setCorrespondenceRandomness(20); PointCloud::Ptr cloud_result_initial (new PointCloud); scia.align(*cloud_result_initial); visualize_pcd(cloud_src,cloud_tgt,cloud_result_initial); std::cout <<"totals time is:"<<clock()<<std::endl; return (0); } ```

VS2017配置PCL 1.10.1出现无法打开相应的lib文件问题

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pcl在vs2013在下编译显示无法打开本地pcl库的pdb文件。

在vs2013,pcl1,8的环境下对GitHub上的example_cpc_segmentation.cpp程序进行编译,编译一直显示无法查找或打开 PDB 文件。windows自带的符号可以成功加载,但是对pcl自带的pdb文件却无法加载是为什么? ``` “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\advapi32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\msvcrt.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\sechost.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\rpcrt4.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\bin\pcl_visualization_debug.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\bin\pcl_common_debug.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\bin\pcl_segmentation_debug.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\bin\pcl_io_debug.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ws2_32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\nsi.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkCommonMath-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkCommonDataModel-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkCommonCore-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkRenderingCore-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\user32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\gdi32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\msvcp120d.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\msvcr120d.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkRenderingLOD-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkIOPLY-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\bin\pcl_io_ply_debug.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\OpenNI2\Tools\OpenNI2.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkIOImage-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkIOGeometry-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkIOCore-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkIOLegacy-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\wsock32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\3rdParty\VTK\bin\vtkImagingCore-7.0-gd.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\bin\pcl_features_debug.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“D:\PCL 1.8.0\bin\pcl_ml_debug.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 ``` 结果是 ``` 线程 0x2170 已退出,返回值为 1 (0x1)。 线程 0x1d50 已退出,返回值为 1 (0x1)。 线程 0x1140 已退出,返回值为 1 (0x1)。 程序“[7400] ConsoleApplication1.exe”已退出,返回值为 1 (0x1)。 ```

Ubuntu 16.04 安装pcl时 编译总是出错

小白,显示在电脑中安装了ros 、opencv,然后准备安装pcl 跟着网上主流的教程一步一步做,从github上下了包,然后cmake 然后 make -j4 但是在make时总是报错: 求大神帮忙这是为什么 怎么解决?

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vs建立的MFC程序,里面包含了OpenCV和PCL,但是出现了很多这样的错误:pcl\include\pcl\kdtree\kdtree_flann.h error C2872: “flann”: 不明确的符号 ,请问大家该怎么修改呢

学习pcl的同胞们求指点?ConditionalRemoval对重载函数的调用不明确

```#include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h> #include <pcl/filters/conditional_removal.h> int main(int argc, char** argv) { if (argc != 2) { std::cerr << "please specify command line arg '-r' or '-c'" << std::endl; exit(0); } pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Fill in the cloud data cloud->width = 5; cloud->height = 1; cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height); for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) { cloud->points[i].x = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); cloud->points[i].z = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); } if (strcmp(argv[1], "-r") == 0){ pcl::RadiusOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> outrem; // build the filter outrem.setInputCloud(cloud); outrem.setRadiusSearch(0.8); outrem.setMinNeighborsInRadius(2); // apply filter outrem.filter(*cloud_filtered); } else if (strcmp(argv[1], "-c") == 0){ // build the condition pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>::Ptr range_cond(new pcl::ConditionAnd<pcl::PointXYZ>()); range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::GT, 0.0))); range_cond->addComparison(pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>::ConstPtr(new pcl::FieldComparison<pcl::PointXYZ>("z", pcl::ComparisonOps::LT, 0.8))); // build the filter pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ> condrem(range_cond); condrem.setInputCloud(cloud); condrem.setKeepOrganized(true); // apply filter condrem.filter(*cloud_filtered); } else{ std::cerr << "please specify command line arg '-r' or '-c'" << std::endl; exit(0); } std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl; for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) std::cerr << " " << cloud->points[i].x << " " << cloud->points[i].y << " " << cloud->points[i].z << std::endl; // display pointcloud after filtering std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl; for (size_t i = 0; i < cloud_filtered->points.size(); ++i) std::cerr << " " << cloud_filtered->points[i].x << " " << cloud_filtered->points[i].y << " " << cloud_filtered->points[i].z << std::endl; return (0); } 错误 1 error C2668: “pcl::ConditionalRemoval<pcl::PointXYZ>::ConditionalRemoval”: 对重载函数的调用不明确 f:\vs2013projects\remove_outliers\remove_outliers\源.cpp 47 1 remove_outliers

PCL RangeImage显示问题

PCL range image 显示窗口一直是黑的 但是3d viewer可以显示出点云 程序也按照网上和官网上的校队了好多遍 然后在外网上也查到了一些人也有遇到这个问题 但是没有具体的解决方法 在此求问大神 这有可能是什么原因呢?我用的1.7.2版本

PCl+cmake配置过程报错,关于Boost

今天尝试安装PCL,安装和添加环境变量什么的还挺顺利,但是想测试是否成功时候遇到了问题。 如下: cmake时候cmake报了几个warning和一个error,主要是这个error, ``` Could NOT find Boost CMake Error at D:/PCL1.10/cmake/PCLConfig.cmake:59 (message): common is required but boost was not found Call Stack (most recent call first): D:/PCL1.10/cmake/PCLConfig.cmake:364 (pcl_report_not_found) D:/PCL1.10/cmake/PCLConfig.cmake:546 (find_external_library) CMakeLists.txt:3 (find_package) ``` 这个是缺什么或者什么没安装好吗?Boost??

ply2pcd.cpp该怎么使用?

本人小白第一次发帖,想请教一下在pcl1.7.1中,ply2pcd.cpp如何使用,使用的VS2010,不知道怎么配置,直接使用老是报错, d:\pcl-pcl-1.7.1\tools\ply2pcd.cpp(40): fatal error C1083: 无法打开包括文件:“pcl/io/pcd_io.h”: No such file or directory 生成失败 无法进行下一步操作,求大神们指导,要怎么配置VS2010,才能顺利完成.ply文件到.pcd文件的转换,谢大神们。

关于pcl中ransac算法识别直线时报错error segmenting the model! no solution found

在使用ransac算法识别直线时,当代码如下时不能正常识别,会报错“error segmenting the model! no solution found”“no samples could be selected!” 代码如下 ``` for (unsigned int i = 0; i < n; ++i) { fscanf(fp_1, "%lf %lf %lf", &x, &y, &z); //x = x * 1000; y = y * 1000; z = z * 1000; cloud_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(0, y, z)); boundary.push_back(osg::Vec2(y, z)); } pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients_line(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers_line(new pcl::PointIndices); pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;//ransac进行直线识别 seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(100); seg.setDistanceThreshold(1); seg.setInputCloud(cloud_ptr); seg.segment(*inliers_line, *coefficients_line); ``` 但当把cloud_ptr->push_back那一栏的代码修改后,代码如下,便可以正常识别 ``` for (unsigned int i = 0; i < n; ++i) { fscanf(fp_1, "%lf %lf %lf", &x, &y, &z); //x = x * 1000; y = y * 1000; z = z * 1000; /*cloud_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(0, y, z));*/ if (i%2==0) { cloud_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(0, y, z)); } else { cloud_ptr->push_back(pcl::PointXYZ(0.002, y, z)); } boundary.push_back(osg::Vec2(y, z)); } pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients_line(new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers_line(new pcl::PointIndices); pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;//ransac进行直线识别 seg.setOptimizeCoefficients(true); seg.setModelType(pcl::SACMODEL_LINE); seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC); seg.setMaxIterations(100); seg.setDistanceThreshold(1); seg.setInputCloud(cloud_ptr); seg.segment(*inliers_line, *coefficients_line); ``` 区别就是让x的这维坐标不再是恒定的,便可以正常识别了,为什么会出现这种情况,求解惑

安装pcl all in one instant ,运行出现vtk的问题

错误 46 error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp__WindowFromDC@4,该符号在函数 "public: virtual void __thiscall vtkWin32OpenGLRenderWindow::SetupPixelFormat(struct HDC__ *,unsigned long,int,int,int)" (?SetupPixelFormat@vtkWin32OpenGLRenderWindow@@UAEXPAUHDC__@@KHHH@Z) 中被引用 F:\PCL\mmm\mmm\vtkRendering-gd.lib(vtkWin32OpenGLRenderWindow.obj) mmm 错误 64 error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp__SelectObject@8,该符号在函数 "protected: void __thiscall vtkWin32OpenGLRenderWindow::CreateOffScreenDC(struct HBITMAP__ *,struct HDC__ *)" (?CreateOffScreenDC@vtkWin32OpenGLRenderWindow@@IAEXPAUHBITMAP__@@PAUHDC__@@@Z) 中被引用 F:\PCL\mmm\mmm\vtkRendering-gd.lib(vtkWin32OpenGLRenderWindow.obj) mmm 错误 91 error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp__RegSetValueExA@24,该符号在函数 "public: static bool __cdecl vtksys::SystemTools::WriteRegistryValue(char const *,char const *,enum vtksys::SystemTools::KeyWOW64)" (?WriteRegistryValue@SystemTools@vtksys@@SA_NPBD0W4KeyWOW64@12@@Z) 中被引用 F:\PCL\mmm\mmm\vtksys-gd.lib(SystemTools.obj) mmm 错误 21 error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp__RegisterClassA@4,该符号在函数 "protected: static int __cdecl vtkWin32OutputWindow::Initialize(void)" (?Initialize@vtkWin32OutputWindow@@KAHXZ) 中被引用 F:\PCL\mmm\mmm\vtkCommon-gd.lib(vtkWin32OutputWindow.obj) mmm 错误 92 error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp__RegCreateKeyExA@36,该符号在函数 "public: static bool __cdecl vtksys::SystemTools::WriteRegistryValue(char const *,char const *,enum vtksys::SystemTools::KeyWOW64)" (?WriteRegistryValue@SystemTools@vtksys@@SA_NPBD0W4KeyWOW64@12@@Z) 中被引用 F:\PCL\mmm\mmm\vtksys-gd.lib(SystemTools.obj) mmm 错误 18 error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp__ShowWindow@8 F:\PCL\mmm\mmm\vtkRendering-gd.lib(vtkWin32OpenGLRenderWindow.obj) mmm 错误 11 error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp__MessageBoxA@16 F:\PCL\mmm\mmm\vtkCommon-gd.lib(vtkWin32OutputWindow.obj) mmm 错误 34 error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp__GetWindowLongA@8 F:\PCL\mmm\mmm\vtkRendering-gd.lib(vtkWin32RenderWindowInteractor.obj) mmm

VS2017 在编译时出现错误E2512 功能测试宏的参数必须是简单标识符

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/25/1548401742_784612.png) VS2017 在编译时出现错误E2512 功能测试宏的参数必须是简单标识符 我是用vs2017 搭建的pcl库 从教程copy了一段代码,用的时候就出现问题 ``` #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <iostream>//标准C++库中的输入输出类相关头文件。 #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h>//pcd 读写类相关的头文件。 #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_types.h> //PCL中支持的点类型头文件。 #include<fstream> #include <string> #include <vector> using namespace std; int main() { typedef struct tagPOINT_3D { double x; //mm world coordinate x double y; //mm world coordinate y double z; //mm world coordinate z double r; }POINT_WORLD; /////加载txt数据 int number_Txt; FILE *fp_txt; tagPOINT_3D TxtPoint; vector<tagPOINT_3D> m_vTxtPoints; fp_txt = fopen("za.txt", "r"); if (fp_txt) { while (fscanf(fp_txt, "%lf %lf %lf", &TxtPoint.x, &TxtPoint.y, &TxtPoint.z) != EOF) { m_vTxtPoints.push_back(TxtPoint); } } else cout << "txt数据加载失败!" << endl; number_Txt = m_vTxtPoints.size(); //pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud; //这里使用“PointXYZ”是因为我后面给的点云信息是包含的三维坐标,同时还有点云信息包含的rgb颜色信息的或者还有包含rgba颜色和强度信息。 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Fill in the cloud data cloud->width = number_Txt; cloud->height = 1; cloud->is_dense = false; cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height); for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i) { cloud->points[i].x = m_vTxtPoints[i].x; cloud->points[i].y = m_vTxtPoints[i].y; cloud->points[i].z = m_vTxtPoints[i].z; } pcl::io::savePCDFileASCII("txt2pcd_bunny1.pcd", *cloud); std::cerr << "Saved " << cloud->points.size() << " data points to txt2pcd.pcd." << std::endl; //for (size_t i = 0; i < cloud.points.size(); ++i) // std::cerr << " " << cloud.points[i].x << " " << cloud.points[i].y << " " << cloud.points[i].z << std::endl; //PCL Visualizer // Viewer pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer"); viewer.addPointCloud(cloud); viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0); viewer.spin(); system("pause"); return 0; } ```

ubuntu 跑pcl程序的时候,cmake发现了boost,但是make的时候还是报错提示boost_system无法加载

这个是cmake的语句 ``` cmake -lboost_system -lboost_thread .. ``` 这个是cmake的结果前后部分(中间截了) ``` -- Eigen found (include: /usr/include/eigen3, version: 3.3.4) -- Boost version: 1.65.1 -- Found the following Boost libraries: -- system -- filesystem -- thread -- date_time -- iostreams -- serialization -- chrono -- atomic -- regex ....... ** WARNING ** io features related to pcap will be disabled ** WARNING ** io features related to png will be disabled ** WARNING ** io features related to libusb-1.0 will be disabled -- looking for PCL_SIMULATION -- Boost version: 1.65.1 -- Found the following Boost libraries: -- system -- filesystem -- thread -- chrono -- date_time -- atomic -- Configuring done -- Generating done ``` 这个是make的结果 ``` /usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld: CMakeFiles/mesh.dir/meshtest.cpp.o: undefined reference to symbol '_ZN5boost6system15system_categoryEv' //usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so.1.65.1: 无法添加符号: DSO missing from command line ``` 这个是cmakelists ``` cmake_minimum_required(VERSION 3.3) project(meshtest CXX) find_package(PCL 1.8 REQUIRED) find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS system filesystem thread) if (NOT Boost_FOUND) message("未发现Boost") endif() include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS} ${Boost_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${PCL_LIBRARY_DIRS} ${Boost_LIBRARY_DIR}) add_definitions(${PCL_DEFINITIONS}) add_executable(mesh meshtest.cpp) target_link_libraries(mesh ${PCL_COMMON_LIBRARIES} ${PCL_IO_LIBRARIES}) ```

PCL1.8.1+vs2017运行报错065 L2_Simple”: 未声明的标识符

最近在学习PCL的小例子,有的很成功,但是 一旦有 ``` #include <pcl/filters/radius_outlier_removal.h ``` 就会报错 C2065 “L2_Simple”: 未声明的标识符 pcltest d:\pcl 1.8.1\3rdparty\flann\include\flann\algorithms\ce nter_chooser.h 28 1 不清楚是什么情况,大家有没有好的解决办法? 源码如下: ``` #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Fill in the cloud data pcl::PCDReader reader; // Replace the path below with the path where you saved your file reader.read<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400.pcd", *cloud); std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl; std::cerr << *cloud << std::endl; // Create the filtering object pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud (cloud); sor.setMeanK (50); sor.setStddevMulThresh (1.0); sor.filter (*cloud_filtered); std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl; std::cerr << *cloud_filtered << std::endl; pcl::PCDWriter writer; writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_inliers.pcd", *cloud_filtered, false); sor.setNegative (true); sor.filter (*cloud_filtered); writer.write<pcl::PointXYZ> ("table_scene_lms400_outliers.pcd", *cloud_filtered, false); return (0); } ```

pcl点云可视化格式问题

点云可视化时如何将点云数据txt格式变为Pcl格式,小白求教。(点云数据是别人给的)

Python可以这样学(第一季:Python内功修炼)

董付国系列教材《Python程序设计基础》、《Python程序设计(第2版)》、《Python可以这样学》配套视频,讲解Python 3.5.x和3.6.x语法、内置对象用法、选择与循环以及函数设计与使用、lambda表达式用法、字符串与正则表达式应用、面向对象编程、文本文件与二进制文件操作、目录操作与系统运维、异常处理结构。

获取Linux下Ftp目录树并逐步绑定到treeview

在linux下抓取目录树,双击后获取该节点子节点(逐步生成)。另外有两个类,一个是windows下的(一次性获取目录树),一个是linux下的(足部获取目录树)

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手把手实现Java图书管理系统(附源码)

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三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

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包括cutil32.dll、cutil32D.dll、cutil32.lib、cutil32D.lib,以及附带的glew32.lib/freeglut.lib

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深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

Tensorflow与python3.7适配版本

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4小时玩转微信小程序——基础入门与微信支付实战

这是一个门针对零基础学员学习微信小程序开发的视频教学课程。课程采用腾讯官方文档作为教程的唯一技术资料来源。杜绝网络上质量良莠不齐的资料给学员学习带来的障碍。 视频课程按照开发工具的下载、安装、使用、程序结构、视图层、逻辑层、微信小程序等几个部分组织课程,详细讲解整个小程序的开发过程

专为程序员设计的数学课

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