有什么好的 C 或 C++ 库可以处理大型点云吗？ [关闭]答案

【问题标题】：Any good C or C++ libraries out there for dealing with large point clouds? [closed]有什么好的 C 或 C++ 库可以处理大型点云吗？ [关闭]
【发布时间】：2010-12-28 01:35:15
【问题描述】：

基本上，我正在寻找一个库或 SDK 来处理来自激光雷达或扫描仪的大型点云，通常会遇到数百万个 X、Y、Z、颜色的点。我所追求的如下；

快速显示、缩放、平移点云配准对数据的快速低级访问曲面和实体的回归（不如其他重要）

虽然我不介意为合理的商业库付费，但我对非常昂贵的库（例如超过 5000 美元）或每个用户运行时许可成本的库不感兴趣。开源也不错。我通过谷歌找到了一些可能性，但对于我的预算来说，它们都太贵了。

【问题讨论】：

标签： c++ sdk point-clouds lidar

【解决方案1】：

检查Point Cloud Library (PCL)。它是一个非常完整的用于处理和操作点云的工具包。它还提供了点云可视化工具：pcl::visualization::CloudViewer，它利用了VTK 库和 wxWidgets

自 2011 年以来，已经开发了点影响力翻译（读/写）和操作工具包：PDAL - Point Data Abstraction Library

【讨论】：

我要补充一点，CloudViewer 有点“简单”。如果你需要做一些花哨的事情，大部分情况下你必须直接去PCLVisualizer。

【解决方案2】：

我支持 R 的调用，我一直与 C++ 交互（使用例如 Rcpp 和 RInside 包）。

R 更喜欢内存中的所有数据，因此您可能希望使用 64 位操作系统和相当数量的 RAM 来存储大量数据。 Task View on High-Performance Computing with R 对处理大数据有一些指导。

最后，为了快速可视化，hexbin 非常适合直观地总结大型数据集。对于缩放等方面，请尝试 rgl 包。

【讨论】：

【解决方案3】：

你为什么不去看看R编程语言，它可以直接链接到C代码，从而形成一个桥梁。 R 的开发考虑到了统计代码，但它不仅可以很容易地帮助处理大型数据集，还可以将它们可视化。有相当多的大气科学家在他们的工作中使用 R。我知道，我和他们一起工作，正是你想做的事情。将 R 视为穷人的 Matlab 或 IDL（但很快就不会了。）

【讨论】：

【解决方案4】：

本着 R 答案的精神，ROOT 也为这类事情提供了一个很好的取消删除框架。

可能有用的功能：

C++ 代码库和 Cint c++ 解释器作为工作 shell。 Python 绑定。
可以显示三个昏暗的点云
一组几何类（虽然我不相信它们支持您需要的所有操作）
由核和粒子物理学家而非统计学家开发：p

【讨论】：

【解决方案5】：

Pointools 的 Vortex 可以达到比您要求的数百万更高的点数：

http://www.pointools.com/vortex_intro.php

它可以在普通硬件上处理包含数十亿点的数 GB 文件。

【讨论】：

Vortex 确实是一个不错的引擎，但就我所见，许可似乎相当昂贵并且涉及。
我不知道他们现在被 Bentley 收购的情况如何，但值得发邮件看看他们能为您做什么。