【摘 要】
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本文为了解决Point Cloud Library(以下简称PCL)点云库在不同系统配置中遇到的诸多问题,详细阐述了在各种系统平台上构建PCL编程库的过程,针对所遇到的语法错误,提供相应的解决方法。同时,为了在计算机中可以更高效地处理点云数据,利用K-D树(K-Dimensional树的简称)法,结合PCL库可以为点云数据更加精准的建立邻域拓扑关系,迅速找出根子节点,大大提高了工作效率。
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本文为了解决Point Cloud Library(以下简称PCL)点云库在不同系统配置中遇到的诸多问题,详细阐述了在各种系统平台上构建PCL编程库的过程,针对所遇到的语法错误,提供相应的解决方法。同时,为了在计算机中可以更高效地处理点云数据,利用K-D树(K-Dimensional树的简称)法,结合PCL库可以为点云数据更加精准的建立邻域拓扑关系,迅速找出根子节点,大大提高了工作效率。
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