PointMVS区别于先前利用cost volum来进行多视角处理的方法，直接基于点云的方式对场景进行处理。从过由粗到细的迭代优化过程，充分结合了几何先验信息和2D纹理信息来来增强点云特征，并利用图网络的来对深度的残差进行有效估计。这种由粗到精的迭代结构获得非常好的重建精度。1.PointMVS基于深度学习的现有三维重建方法大多都是基于3D CNN来进行深度图或者体素的预测。但这种方法对于内存的消
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2024-01-22 12:00:09
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目录1. 聚类简介 2. 数学基础2.1 谱定理与瑞利熵 2.2 概率论基础2.2.1 联合概率2.2.2 边缘分布2.2.3 条件概率2.3 图论2.3.1 有向图2.3.2 无向图 2.4 拉格朗日优化3 K-Means算法3.1 算法步骤3.2 K-Medoids3.3 K-Mean的缺陷4 高斯GMM模型4.1 概述5 Spectral Cluste
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2023-07-22 16:26:36
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点，作为人类感知与认知最原始的概念，是打开人类思维世界的新窗口。欧氏几何学中最简单的图形就是由点构成，点的云集掀开了人类观测世界的新篇章，重构了我们的世界。以地图和影像为代表的二维空间数据表达已经走过了漫长的历史，但远远不能满足人们对现实三维空间认知和地学研究的需求。而随着激光扫描、摄影测量等技术的开创，现实世界的三维数字化逐渐成为新时代标志产物，具有三维空间位置和属性信息的稠密点云也成为这场浪潮
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2023-07-09 11:57:52
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图像获取重叠 overl主题的每个部分都应该从至少三个不同的视角拍摄——但不是完全不同的视角。连续照片之间的重叠部分通常应该超过三分之二。同一部位物体的不同视点间距应小于15度。 ContextCapture对于非结构化的获取非常健壮相机模式ContextCapture支持广泛的相机:手机，紧凑型数码，单反，鱼眼，摄影测量，和多相机系统。它可以处理静止的照片或从数码摄像机中提取视频帧。它不支持线性
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2024-01-31 16:37:31
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点云数据结构 点云数据结构非常简单，只有点的三维坐标信息和法线信息。下面是一个点云表示的抽象类：class GPP_EXPORT IPointCloud
{
public:
IPointCloud(){}
virtual Int GetPointCount() const = 0;
virtual Vector3 GetPoint
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2023-09-06 08:22:43
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由于众多技术的进步，3D传感变得越来越精确和廉价。目前已有的不同类型的三维传感技术，包括激光雷达（LiDAR）、飞行时间（Time-of-Flight）和多视点立体（Multi-View Stereo）。尽管3D传感器仍然相对昂贵，并且需要专业知识才能操作，但正是微软Kinect的发布使得精确和廉价的3D传感成为现实。它的成功伴随着计算机视觉研究社区的许多新发展，这使得许多新的应用成为
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2023-11-28 15:38:00
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什么是3D点云？点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。相比于2D图像来说，3D点云数据具有很大优势，它可以提供丰富的几何、形状和尺度信息；并且不易受光照强度变化和其它物体遮挡等影响。因此，3D点云能够很好地了解机器的周围环境。3D点云语义分割3D点云语义分割被用在自动驾驶、机器人等许多领域中，目前，已经
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2024-01-20 22:40:46
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三维计算视觉研究内容包括： （1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最近点迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。 （2）多视图三维重建：
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2024-05-09 21:47:41
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, 三维数字化技术是逆向工程中的首要环节, 在实际测量过程中, 由于受被测物体几何形状及测量方式的限制, 测量设备需要从不同视角对物体进行多次定位测量, 然后对各个不同视角测得的点云数据进行多视拼接, 统一到1 个全局坐标系下, 即点云拼接问题., 其实质是把不同的坐标系下测得的数据点云进行坐标变换, 问题的关键是坐标变换参数R( 旋转矩阵) 和t ( 平移矢量) 的求取。, 初始配准是为了缩小点
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2024-02-26 07:18:14
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获取点云数据进行三维重建首先解决一下rviz报错的问题后续：获取点云数据进行重建1.看一下有关于点云的topic2.保存pcd文件3.点云可视化3.1配置pcl库（ros自带的有，暂无需配置）4.进行三维重建 首先解决一下rviz报错的问题又遇到了这个问题：ros中启动rviz显示段错误，核心以转储问题_ros rviz启动报错-终端输入：export LIBGL_ALWAYS_SOFTWARE
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2024-07-08 22:01:00
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标题：Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration作者：Kenji Koide, Masashi Yokozuka, Shuji Oishi, and Atsuhiko Banno代码：https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp.git本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各
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2024-08-09 11:57:56
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本文是来自四季豆豆的CSDN的博客，主要是介绍各种数据集。1、The Stanford 3D Scanning Repository（斯坦福大学的3 d扫描存储库）链接：http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/这应该是做点云数据最初大家用最多的数据集，其中包含最开始做配准的Bunny、Happy Buddha、Dragon等模型。2、Sy
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2022-10-05 10:01:42
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点云数据点云数据通常表示为N行，至少3列的矩阵，其中N表示点的数量，每一行代表一个点。通常3列分别是点在空间中（x，y，z）的坐标。如果点云数据有除空间中坐标外的附加信息，如来自LIDAR传感器的点云数据，那么它可能具有每个点的附加值，例如“反射率”，其是在该位置中障碍物反射多少激光光束的量度。 在这种情况下，点云数据可能是N×4阵列。三维点云配准点云的配准过程，就是求两个点云之间的一个旋转平移矩
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2023-09-03 13:49:34
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作者丨William前言：对于大规模点云处理而言，直接对点云进行特征提取能较好地保留三维结构信息，但由于点云的无序性，直接处理的方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本。一个常用的解决方式就是对点云进行下采样，将对全部点云的操作转换到下采样所得到的关键点上，从而达到降低计算量的目的。或是进行点云曲面重建时，所获得的点云数量稀缺，则要对点云进行上采样操作，来增加点云数量，以便更好的计算曲面特征。以下
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2024-04-03 09:58:25
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第一步：进行的是数据的整理，好的数据整理是成功建立3维地层模型的一半。在ArcScene中，最初的基面高度为零，因此我们的地层往下延申就为负值，所以在建立表格数据时，我们要将地层深度设置为负值，表格设计一般按钻孔编号、X坐标、Y坐标、MD（测量深度）、KB（补心海拔）、层底深度、岩土名称、层低高程、相对高程（这里的相对高程指的是以某一个钻孔点的高程即补心海拔为0基准面而计算的）；然后将数据另存为.
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2023-07-29 23:20:07
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在现在这个科技迅速发展的时代，各种3D模型以及在我们的学习和生活中随处可见。立体的三维模型能让我们对展示的对象有着更直观的认知。那么，那些炫酷的3D模型究竟是怎么做出来的呢？ 3D模型的制作和呈现最离不开的就是3D建模软件了，今天，小奇就要为大家介绍几款主流好用的3D 建模软件，对3D模型制作感兴趣的小伙伴们千万不要错过▼MAYA、3Ds Max 适合专业：动画、游戏、室内设计 3D
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2023-12-19 15:02:20
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如果用过3DS/LIGHTWAVE等任何一种三维图形软件包，就可以发现制作一个三维场景无非以下几项工作：建模：制作各种物体。 放置：将做好的各物体通过平移、旋转等放到场景空间的适当位置。 上色：给物体模型指定颜色或表面纹理。 打灯：在场景中适当位置放置几盏灯以照亮场景。 摄像：在空间适当位置放上适当角度的摄像机，以得到所需的视觉效果。 用OpenGL开发应用程序与之类似，通常是：设定视见体 定义光
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2024-08-29 23:41:17
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作者：西蒙·吉罗多链接：CGAL 5.4 - Manual: Surface Reconstruction from Point Cloudshttps://doc.cgal.org/latest/Manual/tuto_reconstruction.html目录2 我应该使用哪种算法？3 管道概览4 读取点云数据5 点云预处理5.1 异常值去除
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2024-01-05 21:23:00
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其实不想记录这一块内容，因为实在没啥新意，但又怕时间久了就忘记了。不贴代码，网上一堆。参考： 主要是不想打字。配准的实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换，以得到整体的数据模型，问题的关键是如何让得到坐标变换的参数R（旋转矩阵）和T（平移向量），使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小，，目前配准算法按照过程可以分为整体配准和局部配准。PCL中有单独的配准模块，实现了配准
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2023-12-21 13:12:28
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本文承接上一篇：利用深度学习进行点云匹配（五）。之前的文章介绍了3D match如何进行点云匹配，总结来说它使用了Siamese network的设计思想，在Point cloud，Mesh和Depth map三种数据中找出匹配的对应点，围绕对应点取出一个立方块，计算它的TDF，将匹配的体素块送入模型中，要求训练的损失变得越来越小，同时为对应点找到一个随机的不对应点（这个点也是有要求的），并将它们
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2024-10-18 17:56:46
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