1、点云是什么?2、[论文笔记] 自动驾驶中图像和点云融合:综述3、2021最新关于点云配准的全面综述https://shimo.im/docs/crXxjccccr6ckYHp
原创
2021-08-08 16:51:06
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1、点云是什么?2、[论文笔记] 自动驾驶中图像和点云融合:综述3、2021最新关于点云配准的全面综述https://shimo.im/docs/crXxjccccr6ckYHp
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2021-08-08 16:51:15
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程序:#include <pcl\visualization\pcl_visualizer.h>#include <pcl\point_cloud.h>#include <pcl\point_types.h>int main() { //初始化点云 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud...
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2021-07-12 10:50:31
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(一)计算法向量 看到法向量就觉得有点奇怪,对于一个点来说怎么会存在法向量?因此估计点法向量的思路是将一个点与其邻域内的点一起构建成一个平面,然后再计算这个平面在该点处的法向量。需要进行拟合的平面方程如下:A*x+B*y+C*z=0A^2+B^2+C^2=1 (二)计算曲率 曲率是曲线弯曲程度的一个度量,在散乱点云中取一个点P,然后在以P为中心在点云中均匀取点。利用这些点
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2020-06-16 16:44:00
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只存点云:
TEST_DATASET = scannet_dataset.ScannetDataset(root=DATA_PATH, npoints=NUM_POINT, split='test')
for i in range(len(TEST_DATASET.scene_points_list)):
filename=''.join(["data/test_dataset/tes
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2020-10-03 10:46:00
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点云技术点云技术点云技术以矢量和影像地图为代表的二维空间数据表达走过了漫长历程,随着时代的发展二维空间数据表达难以满足社会的需求,点云数据应运而生。那么什么是点云?点云是通过一定的测量手段直接或间接采集的,且符合测量规则能够刻画目标表面特性的密集点集合,是继矢量、影像后的第三类空间数据。为刻画三维现实世界提供了最直接和有效的表达方式。目前激光点云是最具代表性的三维数据。...
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2021-08-02 14:31:46
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PCL的潜在应用领域 前面讲述了,在这么短时间,如此多的组织个人和公司加入到PCL开源项目中来,为什么?PCL能解决什么问题呢? 机器人领域 移动机器人对其工作环境的有效感知、辨识与认知,是其进行自主行为优化并可靠完成所承担任务的前提和基础。如何实现场景中物体的有效分类与识别是移动机器人场景认知的核
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2021-12-24 10:59:27
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收集了17篇点云处理的综述文章,方便大家全面了解三维点云处理的
目录方法1:方法1实验效果:方法2(c++):方法2(python)方法2实验效果:结论: 网上大部分寻找重叠区域都是对一个点云建立kdtree,然后在r半径内搜索另外一个点云的点。这种方法适合两个点云完全一样。一般的点云数据并不完全一样,例如两条航带的点云,并不完全相同,如果应用这方法会损失很多点,造成特征计算的不准确性。下面介绍两种方法:写在前面的结论:第二种方法速度和精度上均优于第一种方法
一、点云法向量 法向量是点云中各点的重要属性之一。众多点云算法的实施都基于精确的法向量估计,例如许多表面重建算法、点云分割算法、点云去噪算法以及特征描述算法等。由空间变换可知,点云中每一点的法向量夹角及曲率值均不随物体的运动而改变,具有刚体运动不变性。 点云法向量求解需要其邻域内点支持,而邻域的大小一般由邻域半径值或临近点个数来表示。现实中需要根据点分别率、物体细节...
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2021-06-08 16:24:12
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虚线点云相关
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2018-10-30 15:46:00
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1,【PCL】Win10+VS2015+PCL_1.8.0配置2,win7下的PCL1.8-X64-VS2015配置(内含下载链接)
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2021-08-19 12:36:19
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作者:GeometryHub背景两个点云要注册在一块,一般分两个步骤:先做一个大致的对齐,也就是所谓的初始注册,一般可以通过一些可靠的点对来计算得到(如图3所示);然后在初始注册的基础上进行精细注册,提升注册的精度(如图4所示)。精细注册的方法,一般采用ICP算法,也就是最近点迭代的方法。ICP算法总览下面先总的介绍一下ICP算法,之后再详细介绍里面的一些重要步骤。算法输入是两片有部分重叠的点云a
pcl点云可视化类一:pcl::visualization::PCLVisualizer基础显示功能:显示点云、网格、设置颜色、连线效果图高级功能:设置回掉函数进行交互、显示区域分割按键事件点选取事件效果图区域选取事件显示区域分割类二:pcl::visualization::CloudViewer可视化(Visualization)
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2022-03-03 17:25:53
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作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun原文参考链接:https://arxiv.org/abs/1912.12033导读 3D点云学习( Point Clouds)作为近年来的研究热点之一,受到了广泛关注,每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前,点云上的深度
3D点云点云分割、目标检测、分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文参考链接:
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2020-06-03 07:00:00
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论文Fast Segmentation of 3D Point Clouds: A Paradigm on LiDAR Data for Autonomous Vehicle Applicationsgithubhttps://github.com/VincentCheungM/Run_based_segmentation不需要ROS的版本https://github.com/suyu
点云节点位于元素数据区窗口的底部,见下图:注意:加载IGES/STEP时,文件中包含的点数据将被转换到点云数据中点云操作:点云的操作是通过其右键菜单来完成的