前言：作者正好因为动画、模拟仿真等等的重大需求需要预先研发离散形的模型Mesh的形变算法，并且要验证、研究适用的范围、特别是性能等等，摸着石头过河别喷，毕竟我主要是渲染、动画、引擎的对于计算几何、三维重建不是很熟悉，特别是对于一些动画的形变。 对于一个三角形网格的 变形(Deformation) 算法应该满足下面两个基本条件能够隐藏于交互界面之后效率足够高以满足交互需求对于形变根据《Polygon
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2024-05-05 10:29:50
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# Python 点云数据转化为 BEV 图片的完整指南
在计算机视觉和自动驾驶领域中，点云数据是一种常见的数据类型，而 BEV（Bird's Eye View）图像可以帮助我们更直观地理解场景。本文将指导你如何将点云数据转化为 BEV 图像。整个过程中，我们会按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
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# Python实现建模转化为点云
## 引言
在计算机视觉和图形学领域，点云是一种常见的数据表示形式。点云由一系列三维坐标点组成，这些坐标点通常用于表示物体的形状和结构。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，点云的处理和分析变得愈加重要。本文将介绍如何使用Python将三维模型转化为点云，并给出相关代码示例。
## 点云基础
点云是一种稀疏的、分散的空间数据结构，用于表示三维空间中的物体。
有教你怎么构建voxblox，并用voxblox做规划，感觉把我想做的都做了啊 GitHub - ethz-asl/mav_voxblox_planning: MAV planning tools using voxblox as the map representation.voxblox建图教程-博客^v43^pc_blog_bottom_relevance_base8&spm
参考：https://mp.weixin.qq.com/s/GFDWOudJ08In6jFyrZ7hhghttps://mp.weixin.qq.com/s/FfHkVY-lmlOSf4jKoZqjEA通过之前的两篇文章，从得到点云，到对点云的下采样，去离群点。接着就是对点云的平滑，计算法线，最后生成Mesh。点云平滑平滑也是滤波的一种，让点云看起来稍微光滑一些。存在一些不规则数据，很难用前面提到
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2024-03-18 12:41:05
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Remesh并没有一个严格的定义，简单的讲，Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格，并且满足一定的要求。根据网格改动大小，可以分为这么几类：保持顶点拓扑和几何信息，优化网格连接关系保持顶点拓扑信息，同时优化顶点几何和网格连接关系顶点重采样，优化网格连接关系Remesh对原网格的改动比较大，实际应用中要谨慎使用。尽量使用改动比较小的Remesh方法。Delaunay三角化Delaunay三角化
论文题目：Pointersect: Neural Rendering with Cloud-Ray Intersection作者机构：Apple、CMU、UBC论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.12390项目主页：https://machinelearning.apple.com/research/pointersectApple本周提出了一种新方法Pointerse
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2024-06-13 21:43:52
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《A Point Set Generation Network for 3D Object Reconstruction from a Single Image》论文笔记1. 当时3D视觉的现状3D视觉领域当我们尝试实现某些深度卷积结构时，我们常常面临着一个问题——现有的用于信号领域中的判别性和生成性学习的深度网络结构非常适合于规律的采样数据，例如图像，音频或视频；然而，最常见的一些3D几何表示，
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2024-07-23 11:11:36
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文章目录双目视觉模型代码实现总结参考文章一、双目视觉模型和RGBD相机主动发射光线实现测距不同，双目测距原理通过配置立体摄像头（通常由左眼相机和右眼相机两个水平放置的相机组成）来获取一对同一场景中的二维图像，再基于同一空间点在两个坐标系下的视差来计算深度。双目测距的示意图和数学表达式如下所示：双目相机的成像示意图上述示意图描述了一个空间点在左右两目相机中位置之间的成像关系，根据相似三角形原理可得：
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2024-03-22 09:06:24
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1.无序点云 一般激光雷达获得的是无序点云 SAR图像获取点云，摄影空中三角测量（如UAV）获取点云，三维激光扫描获取点云.2.点云的配准 将不同坐标系的点云组合到统一坐标系，即求解点云之间的变化矩阵。刚性配准，点云的形状大小和物理特性不发生变化，只有姿态和空间位置发生了变化，PS点云配准属于刚性配准非刚性配准，点云的形状大小和物理特性发生变化 直接将刚性配准算法应用到非刚性配准中会达不到理想的效
TextCraft: Zero-Shot Generation of High-Fidelity and Diverse Shapes from Text 论文原文： https://arxiv.org/abs/2211.01427论文的研究动机DALL2已经在文本控制的图像生成上取得很好的效果，但是基于文本控制的3d点云生成的研究还不太成熟，于是本文作者想要研究这个方向内容；但是这时候作者发现了
本文由来看论文，定量与定性之间评价关系里经常有人用到云模型，看了后觉得，还真是给一个量化指标就能输出分类的确定度，python代码照着MATLAB写的，自从用了python后很少用MATLAB了，留下来省的以后用的时候再找MATLAB脚本了。2018年写小论文期间，由于计算及绘图需要，写了本文代码，随后放到此博客，避免遗忘，且希望能帮到需要的人。代码并无任何创新，纯粹是云理论的python实现。2
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2023-09-28 08:08:40
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一、测试文件（华中科技大学南一楼7位点云图）：链接：https://pan.baidu.com/s/1vnc5ZqShDCtx-acD182WkA 提取码：5m84二、调参技巧：1、首先要确定法线计算时使用的半径范围。半径过小会导致搜索不到邻近点（出现程序无法出结果的情况），半径太大会导致搜索太慢，且法线计算不够准确。因此确定点云的分辨率量级很重要。使用CloudCompare软件获取两点之间的距
series数据转化为dataframe数据import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#筛选理财客户cust_cg_dt.dt.month+1)&(data.financial_balanc...
原创
2022-07-18 15:09:53
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OpenCV 视频抓取构建一个项目工程创建目录/文件结构：cvdialog.hcvdialog.cppcvvideo.hcvvideo.cppmain.cpp工程组织文件（Makefile main.pro创建Qt应用UI多线程视频采集使用信号发送给窗体显示
定义信号-> 发送：接受信号-> 显示OpenCV的视频采集的相关的类
构造器成员函数
使用规律：
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2024-09-09 10:33:02
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public class Convert {
public static JSONObject generate(List list) {
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Objec
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精选
2011-01-28 16:48:32
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——————————————以下为原文————————————————/*************************************/
//1.读入Mat矩阵(cvMat一样),Mat img=imread("*.*");//cvLoadImage
//确保转换前矩阵中的数据都是uchar(0~255)类型(不是的话量化到此区间)，这样才能显示。(初学者，包括我经常忘了
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2024-06-11 21:26:48
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0 序言需求：在一些项目工作中，部分数据是激光雷达数据扫描得到的，部分数据是设计的数据模型，因此如何让两者能够很好地结合在一起成为需要考虑的问题。1 例子在此过程中，我没能用到open3d的模型生成处理。例如，本来是我们获取到有个圆柱形的点云数据，但是设计数据是一个规则的数据，我们需要计算采集的点云数据与设计的规则数据之间的差异。这时候就需要我们将规则的模型数据采集成为点云数据。 首先，将真个过程
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2024-08-21 20:47:33
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我已经使用pandas操纵了一些数据，现在我想执行批量保存回数据库。 这需要我将数据帧转换为元组数组，每个元组对应于数据帧的"行"。我的DataFrame看起来像：In [182]: data_setOut[182]:index data_date data_1 data_20 14303 2012-02-17 24.75 25.031 12009 2012-02-16 25.00 25.072
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2023-08-28 22:28:41
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out=groupby_sum.ix[:'to_uid','sum(diamonds)']使用ix在提取数据的时候，out的数据类型通常为，即为Series类型。但是Series类型没有直接的to_excel方法（out.to_excel('data2.xlsx','Sheet1')），所以是不能直接写入到文件中的，解决办法：将Series转化为DataFrame，然后再写入问价中即可。Serie...
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2016-11-29 13:30:00
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