设计与制造的未来在3DEXPERIENCE云平台上?到底什么是基于云的协同设计平台，今天这一篇文章给各位工程师们介绍一下我们3DEXPERIENCE云平台。3DEXPERIENCE云平台，实际上就是将人员，数据和思想联系在一起的方法。连接到3DEXPERIENCE云平台的一系列解决方案可共同帮助您创新和加速产品开发过程的各个方面;包含了SOLIDWORKS设计解决方案组合，SIMULIAWORKS
蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露
槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。 明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。 昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。 欲寄彩笺兼尺素。山长水阔知何处？ ——晏殊 导读： 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一，在多领域工程应用中具有重要应用，如逆向工程、SLAM、图像处理和模式识别等。点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵，利用
1、双目立体视觉：人眼视差（三角关系推导）测量越远、精度越差。（双目标定）步骤：矫正图像对双目标定求视差图形成点云数据点云数据：空间上每点的坐标。对比3D和2D：3D更多的是3D点云数据处理。2D更多的是对灰度值的处理。2、激光三角（原理）传感器线激光；导轨；限位触发器。相机 + 激光器 所构成的三角关系：相似三角形原理，比值计算距离。激光器可分为：
文章目录O*、NeRF数据与代码解读（相机参数与坐标系变换）1.总体概览2.相机的内外参数3.如何获得相机参数（colmap可估计img位姿）3.5 colmap使用技巧：4.缩放图像需要修改什么相机参数？5.3D空间射线怎么构造一、KITTI数据集介绍（重点是lidar-图像坐标系转换）1.数据格式1.激光雷达数据（data_object_velodyne）可视化2.标注数据label_2.3
昨天超站的版主小光头看到一个网站上有一个TAGS云的特效，很漂亮也很有个性。我上去看了一下，原来是3D标签云。说实话确实很漂亮，这个3D标签云实现起来后可以将所有的标签都集中在一个FLASH里，并且所有的标签组成的标签云还会在这个3D标签云内形成一个球形不断的滚动；当你的鼠标移动到这个3D标签云内的任何一个标签时，所有标签会加速滚动，并且所你选择的那个标签会自动滚到最前。如图：
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精选
2011-07-11 23:43:50
452阅读
第一次在网页上看到标签云感觉很好玩，就在网上找了代码，保存下来(*^__^*)
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2012-02-11 00:34:14
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文章相关链接的3D云标签，每次刷新页面，随机变色，让链接变得更加有趣。
原创
2015-04-04 16:31:54
628阅读
点云基础信息
原创
2023-06-15 10:02:17
310阅读
这边具体值得读一读的文章有：PointNet，DGCNN，View-GCN, PointCNN, PointWeb, RS-CNN ...重要点摘抄：摘要：
深度学习作为AI中的主要技术，已成功用于解决各种2D视觉问题。但是，由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战，因此点云上的深度学习仍处于起步阶段。
它涵盖了三个主要任务，包括3D形状分类，3D对象检测和跟踪以及3D点云分割1.介绍3D数
云计算到底是什么？当今的各大公司都在努力的寻找答案。但很可惜，方向似乎走错了，几乎所有公司都把云存储作为主要方向。但从云计算的字面意义上看，应该是计算的，但明显存储并需要太多复杂计算，而且它所提供的服务似乎Gmail就可以实现，在当前的网络环境下。3D应用在未来10年内应该会成为继网络， 图像， 音频之后的另外一大应用热点。3D数据量大，算法复杂，为什么不把它放在云里去算？
云计算最大的特点在于
原创
2012-03-22 13:58:00
438阅读
点云 3D 目标检测 - CenterPoint: Center-based 3D Object Detection and Tracking - 基于中心的3D目标检测与跟踪（CVPR 2021）摘要1. 导言2. 相关工作3. 准备工作4. CenterPoint4.1 两阶段 CenterPoint4.2 体系结构5. 实验5.1 主要结果5.2 消融研究6. 结论ReferencesA.
对于检测一些产品的3d信息，我们通过3d相机能获取其点云数据或一张带有高度信息的图像。这边我们用SmartRay相机，获取到一张16位的png图像。实际上就是一张高度信息图。这边X、Y缩放比例为0.019，Z方向为0.0016，意思就是你xyz乘这系数就是相对距离。在那个相机软件中能看到如上的3d图。我们获取到的是一张16位的PNG图，如下Halcon中建立一个3d模型，需要3张图像，每张图的灰度
paper：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 与普通的2D图片不同，点云数据是空间中离散的点（和3D图像不同的是，点云是稀疏的），见下图：上图左为2D图像，右图为点云，点云数据包含点的颜色位置等信息。点云由3D扫描技术得到，点云具有以下特点：稀疏性：点云数据仅存在于物体
点云数据处理why？广泛的引用场景：机器人技术、3D图形、自动驾驶、虚拟现实 处理方式：1. 传统方法：侧重于对点的局部几何特征进行编码 what？定义：1.1 3D点云数据定义：3D数据的表述形式分为以下4种： a）点云：由N个D维的点组成 b）Mesh:由三角面片和正方形面片组成 c) 体素：由三维栅格将物体用0和1 表征 d）多角度的RGB图像或者RGB-D图像3D点云是三维空间种点的数据集
一、与图像相比，基于点云的目标检测一直面临着一些挑战：1、非结构化数据：点云作为场景中点的位置具有稀疏和非结构化的性质，因此它们的密度和数量都随着场景中对象而变化。2、不变性排列：点云本质上是一长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。 在几何上，点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表示方式，例如， 相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表示。3、实时性要求：由于自动驾驶汽车需要非常快速地做出反应，因此必须实
文章目录一、什么是3D点云二、基于3D点云的一些任务三、如何提取3D点云数据的特征：PointNet（1）在PointNet之前也有工作在做点云上的深度学习（2）PointNet（1）置换不变性（Permutation Invariance）（2）角度不变性（Transformation Invariance）分类和分割网络PointNet的优势：占用内存小且速度快（高效）PointNet的优势
近日，据可靠消息，我国监管部门将为无人驾驶车辆发放绿牌。中国或有望成为继德国之后全球第二个为L3级乘用车量产放行的国家，这表明了自动驾驶时代或将到来。四种常见的3D点云标注方式1、3D点云目标检测3D点云目标检测是需要有标准的目标点云或者标准的点云特征来描述向量；在实时采集的点云数据中寻找与目标点云相似度最高的点云块。3D点云目标检测用来获取物体在三维空间中的位置和类别信息，主要基于点云、双目、单
http://www.gbin1.com/technology/jquerynews/20111205tagcloudbyjquery/index.html相关选项 zoom: 90 初始的缩放度 min_zoom: 25 max_zoom: 120 zoom_factor: 2 - 鼠标滚轮的缩放...
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2014-06-13 08:40:00
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云桌面, 桌面虚拟化, GPU虚拟化, 3D设计云桌面, desktop virtualization, desktop cloud, GPU virtualization
原创
2018-11-13 11:09:42
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2016-01-17 18:37:00
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