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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从三维基础知识到深度学习，将按照以下目录持续进行更新。更新完成的部分可以在三维点云专栏中查看。
1、点云格式介绍（已完成） 常见点云存储方式有pcd、ply、bin、txt文件，以及格式互转。open3d读写p
写在前面这是一篇于2017.4.19完成的实验报告，现整理成博客，当时处于摸索阶段，水平有限，后来也未对点云处理进行深入的研究，在此只是记录一下。 主要参考资料为CloudCompare wiki document。 对三维点云的处理，可以使用PCL（Point Cloud Library），功能十分强大。 在激光SLAM和RGB-D SLAM领域，通常使用ICP（Iterative Clo
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2024-03-14 10:34:07
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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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Point cloud来源： Docs version 0.15.1Point cloud — Open3D 0.15.1 documentation点云的基础使用教程Visualize point cloud 点云可视化读取点云文件并可视化：import open3d as o3d
import numpy as np
#读取点云文件(.ply、.pcd、.xzy等格式)
pcd = o3d
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2024-02-27 14:51:25
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Learning Representations and Generative Models for 3D Point Clouds摘要三维几何数据为研究表示学习和生成建模提供了一个很好的领域。在本文中，我们研究用点云表示的几何数据。介绍了一种具有最先进的重构质量和泛化能力的deep AutoEncoder (AE) 网络。学习表示在三维识别任务上优于现有方法，通过简单的代数操作实现了形状编辑，如
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2024-03-08 18:18:59
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摘要搭建精确地三维地图是机器人应用的重点问题，采用机器人自身所具有的传感器对未知环境开展三维地图创建，实现自身的定位与实时导航等，已经成为人们所研究的热点问题。本文针对三维地图创建时具有的鲁棒性与实时性不足等问题，设计一种基于图像特征点的三维地图创建模式。首先分析Kinect获取的RGB数据，进行误匹配数据的删除，降低系统匹配算法的迭代次数，利用Kinect深度数据得到对应特征点具有的位置与姿态；
1、三维数据的获取方式及原理三维数据的获取方式 立体视觉：多目视觉/双目视觉，做常用的空间的点 关于消费Kinect的RGB_D的 通过结构光方式来获取。立体视觉：通常为主要是双目和多目。双目视觉做通过三角法来进一步成像。主动视觉多一个投影仪做做补光对缺少纹理可以，为了减少摄像头数量，将光结构话，获取空间信息。TOF法目前比较精确，通过相干性，精确度更高。立体视觉相机成像模型：激光应用之前，RGB
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2024-06-05 09:12:18
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在了解点云数据如何快速生成三维模型前，我们先来了解什么是点云数据，点云数据是怎么生成的。点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，每一个点都包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息或反射强度信息。 颜色信息通常是通过相机获取彩色影像，然后将对应位置的像素的颜色信息赋予点云中对应的点。强度信息的获取是激光扫描仪接收装置采集到的回波强度，此强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向，以及仪
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2024-03-01 21:22:06
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希望有包含建筑物的数据集这是我在找寻带框标注的三维点云建筑物数据集过程中发现的一些数据集，我是奔着找建筑物去的，还有很多关于室内场景和自动驾驶车前场景的数据集在此就不列出了。欢迎补充和交流！！！数据集1. 点云分类(罗蒙诺索夫莫斯科国立大学)2. Semantic3D3. Robotic 3D Scan Repository4. KITTI5. Beyond PASCAL: A Benchmark
原创
2023-05-22 13:43:40
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Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.12033摘要点云学习因其在计算机视觉、自动驾驶、机器人等领域的广泛应用而受到越来越多的关注。深度学习作为人工智能的主流技术，已经成功地应用于解决各种二维视觉问题。然而，由于用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战，点云的深度学习仍处于起
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2024-09-26 15:52:17
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三维激光点云数据 一 地面点云处理Ray Ground Filter感知范围与点云过滤角度微分和地面/非地面判断不足Ground Plane FilterRansac Ground Filterransac的基本假设 Ray Ground Filter过滤地面点云是激光雷达感知中一步基础的预处理操作，环境感知通常只对路面上的障碍物感兴趣，地面点云易对障碍物聚类产生影响，所以在做障碍物聚类之前通常
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2024-04-29 15:13:27
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#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-# # # Name: 点云降维处理 # Author: yunhgu # Date: 2021/8/23 10:05 # Description: # import copy import open3d a ...
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2021-08-23 13:38:00
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本帖主要描写扫描场景的功能实现，以及一些需要注意的问题。跟上层贴有所关联，想要更多了解请移步链接。场景中有几个重要的预设需要添加。目录如下：其中：SparseSpatialMap用于扫描空间成成点云信息，点云可以将空间数据以点的信息保存下来SparseSpatialMapControllerWorldRoot点云的空间位置的基本参照WorldRootControllerEasyAR_SparseS
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2024-08-09 19:30:07
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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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前言：因为想在安卓设备上显示深度图的3D效果画面，经过查找资料，发现使用opengles比较方便。本文基于opengles在安卓设备实现3D点云效果图显示，而且深度图上点的颜色由近及远，从红-黄-绿-蓝渐变，有点类似matlab的点云图。一、字节数组工具类：BufferUtil.java// package
import java.io.BufferedInputStream;
import j
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2023-12-17 16:23:31
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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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, 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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点云数据处理方法概述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，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇博客也将粗略介绍。三维点云数据处理技术1. 点
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2024-08-27 10:29:11
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最近几年transformer越来越火，在NLP、CV等领域都取得了很大的成功。这篇文章作者利用了transformer能够处理无序数据的特点，将transformer应用到点云的处理上。它的想法是基于最原始的transformer那篇文章（Attention Is All Your Need) &nb
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2023-11-15 14:08:40
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