车载毫米波雷达进入全新成像时代。傲酷雷达公司(Oculii)在世界上首创了4D点云高清成像雷达，目前成像效果可与16线激光雷达不相上下。随着点云密度的增加和角分辨率的提高，未来成像效果可媲美32/64线激光雷达。在2019汽车雷达暨传感器融合前瞻技术展示交流会上，傲酷雷达CMO&亚太区总裁郄建军着重介绍了傲酷在4D点云高清成像雷达及应用于车路协同的高清雷视一体机上的最新进展。以
在计算机视觉和图像处理领域，将三维点云数据映射到二维图像中是一个常见的任务。本文将详细记录如何通过 Python 实现点云到二维图像的映射，并讨论相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析。
### 备份策略
为了保障点云数据和生成的二维图像的安全，我们需要制定一个周全的备份策略。以下是针对数据备份的周期计划，以及存储介质的对比：
```mermaid
gantt
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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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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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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作者：颜旭点云作为一种基本的三维表征形式，活跃在自动驾驶、机器人感知等多种任务上。尽管三维点云分析在近年来取得了良好的发展，但由于点云其本身往往是无序、无纹理以及稀疏的存在，故基于单模态的点云分析正逐渐走向瓶颈。为了获得具备更强辨识能力的表征，有些方法引入了额外的二维图像信息（例如纹理、颜色和阴影等），然而这类方法严重增加模型的复杂性和计算量，且在应用场景中额外的图像信息往往是不存在的。为了解决
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2024-05-09 19:40:31
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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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最近在用D435做物体识别抓取的时候发现二维坐标到三维坐标没有一个直接能用的从二维像素点坐标转换到三维坐标的ROS节点，自己之前写过的kinect V2的坐标映射的通用性太差，所以这次写了一个节点，利用深度相机ROS节点发布的深度与彩色对齐的图像话题和图像信息内外参话题，将二维坐标映射到三维坐标系。我挂上来的这个节点是将鼠标指向的二维坐标转换到三维坐标系下，并发布话题可视化到了rviz中，因为我自
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2024-03-27 09:18:07
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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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, 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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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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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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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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Open3d的中文资料相对不是很丰富，网上有些代码还有小bug。今天我这儿搬运一下，提供点云显示和交互式点选的代码。以下代码采用open3d 0.12.0 应该可以直接运行。如果有bug欢迎提出。1.点云显示 代码引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57215172import numpy as np
import open3d as o3d
points = np.
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2024-02-23 11:41:44
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合成孔径雷达3维成像技术可以消除目标和地形在2维图像上产生的严重混叠，显著提升目标识别和3维建模能力，已经成为SAR发展的重要趋势。 以合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)为代表的微波成像技术是高分辨率对地观测的重要手段，在军事侦查、地形测绘、环境测绘、地质勘测和灾情调查等方面具有重大应用价值。然而SAR与光学影像成像的机制显著不同，SAR目标识别和图像解译难度
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2024-01-31 17:05:25
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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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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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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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