一、概述在对点云数据进行处理的过程中，由于自身计算法线算法的不完善，所以需要借助于meshlab来对点云数据进行预处理。之前最先知道，可以直接利用pcl的相关方法直接读取点云文件中的点坐标信息，但是如何读取带法线信息的点云文件却还是不太了解。可是在网上也查找了一些博客，都没有发现有相关读取带有法线信息的点云文件的解决方案（可能这个问题太简单，大家觉得没有必要吧，但我还是在这里记录一下这个小tip）
转载
2024-09-21 06:42:37
59阅读
视觉定位（visual grounding）是视觉语言的基础任务之一，也是实现人机交互的重点。在这个任务中，机器需要通过人类给予的描述找到图像或三维空间中的物体位置。 基于2D图像的视觉定位任务已在近年来得到了较好的发展，但是基于3D点云的视觉定位任务仍存在着巨大挑战。主要原因是由于三维场景中存在的物体数目往往数倍于图像，并且三维场景往往由3D点云来进行表征，其往往是无序且稀疏的。[ICCV 20
转载
2023-09-09 19:24:03
157阅读
01深度图像与点云的区别1.深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。2.点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激
转载
2023-09-14 17:44:44
375阅读
最近做了一些关于激光雷达的实验，并了解了一些雷达点云配准的算法在这里给大家分享一下，也算是记录一下学习的过程，留下一点自己的理解。1.为什么要点云配准因为雷达采集到的点云信息需要进行数据融合，得到效果更好的点云数据。这里点云信息的不同主要体现在三个方面：不同的时间不同视角不同设备目前应用最广泛的点云精配准算法是：迭代最近点（ICP）和正态分布变化算法(NDT)2.点云配准的过程通过一定
转载
2024-05-22 19:49:23
58阅读
激光点云语义分割算法：RangeNet++RangeNet++简介RangeNet++是一篇发表在IROS 2019上的论文《RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation》中提出的一个激光点云语义分割算法，该算法将激光点云通过球面投影转换为距离图像（Range Images），然后在距离图像上用二维卷积神经网络提取特征进行语义分
转载
2023-12-01 20:10:19
88阅读
# 实现 Android 点云地图的指南
在这个指南中，我们将一步一步地实现一个 Android 点云地图应用。这个项目将帮助你理解如何利用 Android 开发环境来创建一个点云地图。以下是实现流程的概述，接下来将详细解释每一步。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------
原创
2024-09-22 07:34:21
140阅读
第一章：屏幕与坐标系统我们常说的ldpi，hdpi，xhdpi是指系统密度，安卓对界面缩放的依据正是这个数据，对应关系如下：在Android中，规定以160dpi为基准，1dip=1px，根据这张图的dp px转换比率，我们可以计算出各屏幕密度的转换公式 160dpi : 1dip = 1 （px） 240dpi ： 1dip = 4/6 （px） 320dpi ： 1dip = 4/8 (
一、pcl库简介 PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows
使用了NLP中热门Transformer，因为点云的无序性和无规则性，恰好Transformer解决的是就是此类问题，因此使用Transformer处理点云极其恰当。哈哈哈，万物皆可transformer。为点云设置自注意力层，实现识别物体、物体分割、语义场景分割。（虽然我也不知道这个变形金刚是干嘛的，哈哈哈）相关工作自从pointnet提出点云的概念后，就3D点云的特性（无序性和无规则性），各学
# 如何在 Android 应用中实现点云显示
在近些年的开发中，点云显示的需求越来越多，特别是在增强现实（AR）和三维建模等领域。对于刚入行的小白来说，可能对这个概念仍感到模糊。本文将带你走过点云显示的整个过程，从理论到代码，实现一个简单的 Android 点云显示应用。
## 1. 点云显示流程概述
为了帮助你理解整个实现流程，以下是实现点云显示的关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-23 06:40:54
361阅读
文章目录一. 介绍Voxel-base 方法的缺点Point-base 方法的缺点二. PV-CNNVoxel-Based Feature AggregationPoint-Based Feature TransformationFeature Fusion三. 实验效果Object Part Segmentation Visualization四. 结论 论文链接：PV-CNN
代码链接：Gi
点云可视化工具平时查看点云文件主要是用CloudCompare，基本上也就是打开看看这个点云大概是个什么样子，很少会在CloudCompare对点云进行处理，它可以直接将点云拖进软件进行显示也还是挺方便的。但是还是有点点不是很方便的地方，比如说无法打开显示.bin的点云文件，也无法打开存在中文路径的.pcd点云文件，不能够像图片查看器一样进行上一张下一张的查看点云文件。 无法打开.bin文件
转载
2023-07-27 17:11:27
988阅读
机载激光雷达（LiDAR）是一种新型主动式航空传感器，通过集成定姿定位系统（POS）和激光测距仪，能够直接获取高精度点云数据，激光雷达测绘技术正广泛应用于各个领域，在高精度三维地形数据（数字高程模型(DEM)）的快速、准确提取方面，具有传统手段不可替代的独特优势。尤其对于一些测图困难区的高精度DEM数据的获取，如植被覆盖区、海岸带、岛礁地区、沙漠地区等，LiDAR的技术优势更为明显。本文主要介绍激
转载
2023-12-26 22:42:16
47阅读
autoware+carla+carla ros bridge联合仿真序言环境要求闲聊致谢rosbag构建点云地图1. 打开carla1.打开carla服务端2.打开 carla ros bridge3.检查rostopic【重要】3.检查激光雷达信息2. 打开autoware3.开启信息转发3.1 开启信息转发3.2 检查信息转发效果方法一：终端命令检查方法二：autoware自带的功能检查4
转载
2024-06-16 07:35:42
543阅读
3维度点云数据类型点云：某个坐标系下的点数据集 ，每个点包括三维坐标X,Y,Z、颜色、分类值、强度值和时间等信息。存储格式为：pts、LAS、PCD、xyz、asc、ply等。目前我就见到两种pcd和ply。Mesh：多边形网格，是计算机图形学中用于各种不规律物体建模的一种数据结构。存储格式为：obj、stl、ply。（是点云用线连起来的一种数据）数模：三位数字模型是通过三维制作软件通过虚拟三维
转载
2023-09-11 22:34:03
168阅读
点云数据简介点云数据（point cloud data）是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息（RGB）或反射强度信息（Intensity）。 我们常用的点云数据为激光雷达采集的数据，激光雷达的非接触式测量特点，具有测量速度快、精度高、识别准确等优点，成为移动机器人定位导航的核心传感器。在激光雷达技术领域中，目前主要通过三角测
转载
2023-11-23 20:34:20
246阅读
rviz三维可视化平台的使用任务：1.学习rviz并使用其显示地图数据。2.保存地图数据，并且能够将地图重新加载。完成情况：rviz是ROS针对机器人系统的可视化需求，提供给用户的一种可以显示多种数据的三维可视化平台。它的操作界面如下图所示,主要包括上侧工具栏、左侧显示内容设置区、中间显示区、右侧显示视角设置区、下侧ROS状态区。1. 数据可视化假设需要显示的数据以对应的消息类型发布，之后就可以使
转载
2023-08-31 18:08:58
340阅读
AE编辑--新增要素 AE编辑-线要素编辑AE编辑-点要素编辑2012-02-21 17:11:23|分类： 工作 |标签： |字号大中小订阅 点的捕捉指定捕捉图层（开发中以电缆沟点图层为捕捉图层），设置捕捉半径和捕捉要素显示的标注信息，在OnMouseMove事件中处理实现。
转载
2021-07-19 09:36:19
269阅读
经典点云分割方法： 随机采样一致方法（RANSAC） 欧式聚类分割方法 条件欧式聚类分割 基于区域生长的分割 基于颜色的区域生长分割 最小图割的分割 基于法线微分的分割 基于超体素的分割 随机采样一致方法应用：计算机视觉和数学领域，例如：直线拟合、平面拟合、计算图像或点云间的变换矩阵、计算基础矩阵算法流程： Sample_consensus模块：PC
环境：Qt4.7.3 + VS2008 效果图： //*************** glutttt.h
#ifndef GLUTTTT_H
#define GLUTTTT_H
#include <QtGui/QWidget>
#include <qgl.h>
#include <QKeyevent>
#include <QtOpenGL/
