点云与三维图像的关系：三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据，表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型（由CAD软件建立），点云模型（所有逆向工程设备都将物体采样成点云）。和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体——背景解耦。点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到，每个点对应一个测量点，未经过其他
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2024-04-02 20:33:28
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1、向pcd文件写入点云数据个人笔记：实例化的模板类PointCloud 每一个点的类型都设置为pcl::PointXYZ 点PointXYZ类型对应的数据结构 Structure PointXYZ{ float x; float y; float z; };PointXYZ是一个vector判断点云是否有序：cloud.isOrganized()argc 表示你在命令行下输入命令的时候，一共有多
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2024-09-24 18:27:36
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阅读的文献是国防科技大学的一篇综述：Guo Y , Wang H , Hu Q , et al. Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey[J]. 2019. 关于点云处理介绍的比较全面。文中介绍了一些常用的公开数据集：ModelNet [6]：CAD 模型数据，总共有662种目标分类，127915个CAD，以及十类标记过方向朝向的数据。其中包含了三个
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2024-05-27 22:52:07
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3D视觉工坊的第59篇文章本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。一 PCL中点云配准技术的简单实现在同一文件夹下，有测试数据文件monkey.ply，该文件是利用Blender创建的默认Monkey模型。利用如下代码，将初始点云（图中绿色点云）进行旋转平移，得到目标点云（图中红色点云）。// 旋转矩
前言： 点云中往往会存在很多噪声，也就是常说的离群点，如下左图中的黑色圈位置，可能会对有效数据的提取分析造成影响，因此在数据分析前通常会考虑采用滤波器（Filter）等手段进行一些预处理的操作。过滤后的点云如下右图所示，这样的点云有助于对其进行更好的数据分析，如平面估计、分类、分割提取等。常见的滤波算法噪声去除
Radius Outlier Removal 基于半径的异常值去除Statis
点云拼接-将局部扫描设备拼接到完整点云地图目录一、适用场景二、算法步骤三、实验结果 四、结语一、适用场景 对某一场景已经有一幅完整的点云地图，但是该场景局部发生了变化，如新增加了一个设备，于是对该设备周围进行扫描，得到一幅局部扫描点云，希望将该设备点云增加到原来的完整点云地图中。如下
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2024-04-07 14:36:10
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各种滤波方法类对点云滤波的整体流程： 使用对应滤波器方法类设置滤波器对象------将待滤波的点云添加到滤波器对象------根据相应滤波的的特性设置滤波器的各个参数------设置滤波条件------采用滤波方法滤波，将滤波后的点云输出。例子：直通滤波器对点云滤波 1,创建pass滤波器对象；
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2024-02-20 11:50:45
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目录1.1 简介1.2 PCL安装1.2.1 安装方法1.2.2 测试程序 1.3 PCL数据类型1.4 PCL中自定义point类型1.4.1 增加自定义point的步骤1.4.2 完整代码1.1 简介来源：PCL（点云库）_百度百科 PCL（Point Cloud Library）是在吸收了
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2024-10-22 14:48:22
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凹凸性当我们持有表面点云数据时。可能从某个方向看向数据，此区域是凹陷的，但是当我们从背向看过来时其又是凸起的。这使得我们产生一个误会：在判断点云的凹凸性之前，是否需要先规定一下点云的表侧和里侧？事实上在大多数情况下，我们仅仅需要。通过凹凸性检验的方法，将大面积的点云进行语义分割而已，如果这一半数据不是我想要的凹面或凸面，只需要抽取另一半的数据就好了。凹凸性检验逻辑单个点云凹凸性逻辑如下图：当P1点
激光雷达传感器能够获取丰富，稠密且精确的三维空间中物体的点云数据，这可以帮助自动驾驶车辆实现定位和障碍物的跟踪，lidar也将成为实现完全自动驾驶的核心传感器。本篇文章将主要介绍三维激光雷达在自动驾驶定位领域最新的研究，并分析各种方法的定位的效果。介绍自动驾驶的定位意味着能够在地图中找到车辆的位置和方向。这里的地图也是只使用激光雷达获取的，使用激光束获取测量的距离并产生点云数据，其中的每个点表示传
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2024-05-23 15:36:32
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点云滤波刚刚产生的点云往往伴随着将噪声点、离群点、孔洞、数据压缩等 按照后续需求处理，才能够更好地进行配准、特征提取、曲面重建、可视化等后续流程。PCL滤波模块提供了很多滤波处理算法
双边滤波高斯滤波条件滤波直通滤波基于随即采样一致性滤波RANSAC等。滤波相关文档
https://pcl-tutorials.readthedocs.io/en/latest/#filtering应用场
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2023-12-20 09:29:10
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这篇博客主要介绍三维计算机视觉中点云数据处理面对的问题，主要方法和技术，概述其特点。这篇博客主要介绍最基本的点云数据处理技术和概念，不会有任何代码。ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技
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2023-11-20 22:52:23
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PCL作为目前最为强大的点云库，内部存在有大量集成好的算法。而对于数据量大、非
原创
2023-02-05 09:43:49
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Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion主页：https://haozhexie.com/project/grnet在点云分割方面，有一些方法尝试通过更通用的卷积操作来捕捉点云的空间关系。但是之前的方法都是基于一个强烈的假设，即输出点与输入点的三维坐标的相同，因此不能用于三维点云补全。为了解决上述问题，我们引入3
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2022-10-05 13:53:23
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EMD距离度量两个分布之间的距离。这里的分布当然可以是点云。
意义：
在传统机器学习任务中，我们常用L1范数、L2范数来计算表征之间的距离。
在图像领域，我们可以使用pixel-wise的差异来计算图像之间的距离。
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2022-12-29 15:17:48
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EMD即Earth Mover's Distance，是2000年IJCV期刊文章《The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval》提出的一种直方图相似度量（作者在之前的会议论文中也已经提到，不过鉴于IJCV的权威性和完整性，建议参考这篇文章）。基于一个经典的运输问题求解，作者提出的EMD距离本人看来是一个非常好的度量方式。如果
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2024-04-15 22:39:32
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多目标跟踪精确度（Multiple Object Tracking Precision, MOTP）：表示预测的3D边界框与真实的3D边界框之间
原创
2024-08-07 13:51:10
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# 云平台指标的科普解析
在现代企业中，云计算正变得越来越重要。随着更多的企业向云平台迁移，了解云平台的关键指标变得相当重要。本文将介绍一些常见的云平台指标，并提供可视化示例，以帮助您更好地理解这些指标。
## 什么是云平台指标？
云平台指标是用来衡量和监控云服务性能、成本和安全性的标准。这些指标帮助企业评估云服务的效率、可靠性及其对业务的支持程度。以下是一些常见的云平台指标：
- **可
在硅谷一线大厂所维护的系统服务中，我们经常可以看见SLA这样的承诺。例如，在谷歌的云计算服务平台Google Cloud Platform中，他们会写着“99.9% Availability”这样的承诺。那什么是“99.9% Availability”呢？要理解这个承诺是什么意思，首先，你需要了解到底什么是SLA？SLA（Service-Level Agreement），也就是服务等级协议，指的是
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2024-08-03 20:04:34
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## 实现“云平台指标”教程
### 流程概述
为了实现“云平台指标”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 连接到云平台 |
| 2 | 获取指标数据 |
| 3 | 处理指标数据 |
| 4 | 展示指标数据 |
### 详细操作步骤
#### 步骤1：连接到云平台
首先，我们需要连接到云平台，以便获取指标数据。可以使用以下代码
原创
2024-02-28 07:03:54
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