3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分，点云的识别。分割，重采样，配准曲面重建等处理大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴，特征描述与提取相关的概念与算法1.3D形状内容描述子（3D shape contexts）利用描述子
Canny边缘检测算法是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。截止2014年8月, Canny发表的该篇论文，已被引用19000余次。Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作。通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。有多种算法可以进
在理想情况下，对图像应用边缘检测器的结果可能会导致一组连接曲线，表明物体的边界，表面标记的边界以及对应于表面方向不连续点的曲线。因此，对图像应用边缘检测算法可以显著减少要处理的数据量，因此可以过滤掉可能被认为不太相关的信息，同时保留图像的重要结构属性。如果边缘检测步骤成功，则后续解释原始图像中的信息内容的任务可以大大简化。然而，从中等复杂程度的真实图像中获得这种理想边缘并不总是可能的。从非平凡图像
转载
2023-08-18 23:30:19
14阅读
# 使用 Python 实现散点边缘提取
## 一、引言
散点边缘提取是图像处理中的一个重要任务，尤其是在计算机视觉领域。通过边缘提取，我们可以获取图像中物体的轮廓，为后续的分析和理解提供基础。这篇文章将帮助你理解如何使用 Python 来实现这一功能。我们将按照一定的步骤逐步实施，同时会提供详细的代码与解释。
## 二、实施流程
首先，我们需要明确整个实现的流程。下面是一个简单的步骤表，
原创
2024-10-27 06:23:15
57阅读
目录经纬线扫描法网格划分法法线估计法alpha shapes算法 原始点云：经纬线扫描法经纬线扫描法的基本思想是：将经过坐标变换后的二维数据点集按照 x值的大小排序后存储在一个链表中，在二维平面建立点集的最小包围盒并分别计算出 x 和 y 的最大、最小值；令经线从 x 的最小值开始，取步长为dx，在 x 的取值范围内分别计算出每根经线的最大和最小 y 值，并将它们的索引值放在一个新建的链表中，扫
转载
2024-01-03 09:34:34
1218阅读
Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始，到基于双阈值实现边缘连接结束。但是在实际工程应用中，考虑到输入图像都是彩色图像，最终边缘连接之后的图像要二值化输出显示，所以完整的Canny边缘检测算法实现步骤如下：1. 彩色图像转换为灰度图像2.  
转载
2023-08-08 13:17:27
389阅读
论文：Point Feature Extraction on 3D Range Scans Taking into Account Object Boundaries论文阅读摘简介使用点云生成的距离图像提取了前景到背景的边界使用NARF特征，提出了3维数据的特征点和描述符提取方法 <1>:特征点需要所在平面稳定（具有稳定的法线） <2>:利用局部视图中的物体边界（因为物体边
转载
2024-05-29 07:43:09
726阅读
这篇文章主要利用python去做一个边缘提取的例子。效果展示要求python3binary images(二值图)python的opencv库； 如果没有可以直接 pip3 install opencv-python代码代码很简单，直接复制代码并且修改下文件路径，运行即可# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import os
def Edge_Extract(ro
转载
2023-07-01 14:16:38
360阅读
简述 上一篇博文撰写了关于pointpillars算法的pytorch模型如何转换为onnx模型中间件，具体参考此链接：pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列一以此来方便TensorRT进行加载解析优化模型。接下来，我们在完成第一步模型成功从pytorch模型转换成为onnx之后，需要验证onnx模型转换之后的精度与原始的pytorch模型精度差多少。Attention:
转载
2024-10-20 06:46:28
316阅读
在许多机器人应用的领域，能够实时在三维点云中进行平面提取是非常困难的。在论文中提出了一个算法，能够在类似Kinect 传感器采集到的点云进行实时可靠的多平面的检测。具体的算法一共有三个步骤： 第一步：生成图模型（每一个节点都代表的是一个点集，每条边代表点集之间的关系）； 第二步：在构建好的图模型上利用层次聚类的方法进行点集的的融合，直到平面拟合的均方误差超过设定的阈值； 第三步：使用像素级别的局域
转载
2023-12-31 22:18:04
355阅读
文章目录Real-Time Plane Segmentation using RGB-D CamerasFast Plane Detection and Polygonalization in noisy 3D Range ImagesPlane Detection in Point Cloud DataFast and Accurate Plane Segmentation in Depth
转载
2024-01-08 22:08:56
194阅读
pointnet在训练点云前会将点云进行归一化，这个归一化是在dataloader中进行，且采用numpy进行处理，源码如下：def pc_normalize(pc):
l = pc.shape[0]
centroid = np.mean(pc, axis=0)#求这个batch点云的均值
pc = pc - centroid
m = np.max(np.sqrt(
转载
2024-06-02 19:43:55
80阅读
算法 {點割集,邊割集}@LOC: 1;點割集定義令图G的点集为S, 对S进行集合的拆分 得到{Si} (Si的並集 = S 且Si 交集 Sj = empty), 令Gi為Si的導出子圖, 則{Gi}為圖G的一個點割集;. 比如5個點的完全圖, 那麼{1-2, 3-4, 5}是他的一個割集, 也可以不考慮邊(因爲是導出子圖) 即{ {1,2}, {3,4}, {5}}是一個割集;無向圖的邊割集定
Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
(1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；
转载
2023-05-18 19:47:46
334阅读
Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：(1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；(2)最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小；(3)检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应Canny边缘检测算法
转载
2023-06-16 20:01:46
243阅读
基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建在平面模型上构造凸凹多边形无序点云的快速三角化基于多项式平滑点云及法线估计的曲面重建基于移动最小二乘法（MLS）的法线估计、点云平滑和数据重采样。有时，测量较小的对象时会产生一些误差，这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话会使重建的曲面不光滑或者有漏洞。这些不规则很难用统计分析消除，所以为了建立完整的模型必须对表面进行平滑处理和漏洞修复。在不能进行
转载
2024-06-12 11:14:36
101阅读
# Python OpenCV 边缘提取为点集的应用与实现
在计算机视觉领域，边缘检测是图像处理的重要步骤，能够显著提取出图像中的结构信息。如图像中的物体边界、轮廓等。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现边缘提取，并将结果转换为点集，以便于后续的分析和处理。
## 边缘检测概述
边缘检测是用于识别图像中剧烈变化（如亮度、颜色等）的区域。边缘通常对应物体的边界和轮廓。常
# Python点云边界提取
## 引言
在计算机视觉和3D建模领域，点云数据的处理越来越受到重视。点云是一种表示三维空间中点的集合，常用于表示物体的形状和表面特征。然而，要从点云中提取出有效的信息，我们需要进行边界提取。本文将探讨如何使用Python进行点云边界提取的过程，并呈现相关的代码示例。
## 点云和边界提取
点云数据通常来源于3D扫描或摄影测量技术。每个点包含了空间中的坐标信息
原创
2024-10-18 09:22:49
595阅读
# Python提取点云数据教程
## 教学目标
- 了解如何使用Python来提取点云数据
- 学会通过代码实现点云数据的提取
## 整体流程
首先我们来看一下整个提取点云数据的流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取点云数据文件 |
| 3 | 提取点云数据 |
| 4 | 可视化点云数据 |
#
原创
2024-05-06 06:54:00
291阅读
# Python 点云轮廓提取科普
在计算机视觉和三维重建的领域中，点云（Point Cloud）是描述三维物体表面的一种重要数据结构。点云由许多离散的点组成，这些点代表物体表面的特征。通过对点云进行处理，我们可以提取出物体的轮廓，这在很多应用中，都有着重要价值，比如自动驾驶、机器人导航和环境建模等。
## 点云轮廓提取的基本概念
点云的轮廓提取是指通过算法将点云中的重要特征提取出来，形成一
