表面法向量是几何表面的重要属性，广泛应用于许多领域，如估计产生阴影和其他视觉效果的光源。给定一个几何曲面，通常可以用垂直于该点的向量来推断该点上法线的方向。然而，由于我们获取的点云数据集代表了真实表面上的一组点样本，因此有两种可能性:利用曲面网格化技术，从获取的点云数据集中获取下垫面，然后从网格中计算曲面法线；使用近似直接从点云数据集推断表面法线。尽管存在许多不同的常规评估方法，但最简单的方法的原
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2023-12-21 23:39:52
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点云法线点云法线有什么用点云渲染：法线信息可以用于光照渲染，有些地方也称着色。如下图所示，左边的点云没有法线信息，右边的点云有法线信息。比如Phone光照模型里，漫反射光照符合Lambert余弦定律：漫反射光强与N * L成正比，N为法线方向，L为点到光源的向量。所以，在模型边缘处，N与L近似垂直，着色会比较暗。点云的几何属性：法线可用于关的信息，广泛应用于点云注册，
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2024-04-01 13:56:34
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表面法线是几何体表面的重要属性，在很多领域都有大量应用，例如：在进行光照渲染时产生符合可视习惯的效果时需要表面法线信息才能正常进行，对于一个已知的几何体表面，根据垂直于点表面的矢量，因此推断表面某一点的法线方向通常比较简单。然而，由于我们获取的点云数据集在真实物体的表面表现为一组定点样本，这样就会有两种解决方法：使用曲面重建技术，从获取的点云数据集中得到采样点对应的曲面，然后从曲面模型中计算表面
关键词：地基激光雷达点云模拟XML文件作者：李二日期：07/05/2020 - 08/05/2020我目前仅仅使用了TLS模式进行模拟，所以先讲一下TLS的模拟经验。
ALS和MLS的模拟，以后肯定也会做一下1. 明确模拟数据需求在正式模拟自己的数据之前，一定要明确好自己的模拟数据需求，毕竟一次TLS的模拟耗时挺长的(在尽可能贴近野外测量参数设置条件下)。比如我这里要做森林样方的TLS点云模拟，目
一、特征描述子 从三维场景中提取物体的基本思路是：先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点 - 点的匹配。对于缺乏表面纹理，局部曲率变化很小，或点云本身就很系数的物体，采用局部特征描述子很难有效的提取到匹配对。 1）PPF特征描述子 &
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2024-06-12 22:25:29
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内容说明： 1. 法线贴图的原理 2. 法线贴图的unity实现 1. 法线贴图的原理 1.1 什么是法线贴图？ 每个顶点都有一条法线，三角形内部法线由插值计算得出，颜色则是直接从纹理取数据。法线贴图的基本思想就是像纹理采样一样为法线取值。 1.2法线纹理
PointNet++《PointNet++：Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space》PointNet++是继PointNet之后的又一篇Point-base的点云数据分割、分类网络。1引文点云是由一组无序的点组成的数据形式，其在空间中点的位置是确定的，空间中每一个点之间会进行交互，在其局部邻域内构成物体信
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2024-04-23 16:52:35
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上一次记录了MATLAB点云处理：1点云的读取、显示和保存MATLAB点云处理1这次继续写MATLAB点云处理：2点云最近点查询和法向量计算、通过索引提取点云这次主要是点云的法向量计算和最近点查询法向量计算MATLAB提供了函数pcnormals用于计算点云的法向量，下面用经典的兔子展示一下clc,clear
rabbit = pcread('rabbit.pcd')通过上述代码，点开加载的兔子，
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2024-06-16 07:06:49
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PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds]1.背景和亮点这是一篇来自19年工业界的文章，在此之前对于不规则的稀疏的点云的做法普遍分为两派:将点云数据量化到一个个Voxel里，常见的有VoxelNet 和SECOND , 但是这种做法比较普遍的问题是由于voxel大部分是空集所以会浪费算力(SCOND利用稀疏
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2023-11-21 17:28:08
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点云深度学习系列之由浅入深--PointNet1. PointNet网络结构及主要模块1.1 Symmetry Function for Unordered Input1.2 Joint Alignment 网络2. PointNet工作原理 随着一些深度传感器的应用，如Kinect,ToF以及激光雷达，获取图像的同时可以得到深度图，进而可以计算出对应图像的点云： 点云是表达3D几何结构的一
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2024-07-27 16:07:04
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！本文编程练习框架及数据获取方法
原创
2023-07-13 11:20:18
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shader：着色器 计算机中的三维模型本质上是一组数据，包括空间中顶点位置，法线方向，定点颜色等 GPU通过包括在模型的一系列数据进行计算，将结果提交给显示器 数据是美术做的事情，如何去计算数据是shader做的应用阶段 （数据准备阶段，cpu） ：三维建模 场景搭建 灯光设置 贴图设置几何阶段 （GPU） ：主要编辑顶点着色器及片元着色器cpu与Gpu系统工作：DrawCall
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2024-10-19 12:25:09
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点云数据中的噪点通常是指那些无意义、不规则的点，它们可能由于传感器的错误测量、环境的干扰等因素造成。在处理点云数据时，需要将这些噪点去除，以提高数据质量和后续处理效果。1 几种常见的点云去噪方法：体素滤波（Voxel Filter）：将点云划分为小立方体，统计每个立方体内点的数量，保留数量大于一定阈值的立方体内的所有点，去除其他点。这种方法可以快速去除离群点和噪点，但也可能会丢失部分细节信息。半径
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2023-10-16 00:52:17
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一、点云法线估计(直接从点云数据集中近似推断表面法线)1、尺度选择根据所需要的细节需求为参考，选择确定的邻域所用的尺度。简言之，如
原创
2023-03-04 00:23:30
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1.点云数据的去噪 在测量数据的过程中，我们往往会不可避免的引入噪声点，点云数据预处理的一个步骤就是除去这些会对结果产生影响的错误的噪声点。 点云数据的去噪方式有很多，不同的点云类型也可以通过分析其具体特征选择适合的去噪方法，如对于扫描线型的点云分布类型，通过拟合曲线求偏差可以很好的过滤掉噪点（
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2023-11-11 16:46:13
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点云平滑法线估计点云滤波后为什么还需要平滑？ 小白：师兄，师兄，上次你说的点云滤波我学会啦，下一步怎么把点云变成网格啊？师兄：滤波只是第一步，在网格化前我们还需要对滤波后的点云进行平滑（smoothing）小白：不是已经滤波了吗？怎么还要平滑啊？滤波和平滑不一样吗？师兄：确实不太一样。我们用RGB-D，激光扫描仪等设备扫描物体，尤其是比较小的物体时，往往会有测量误差。这些误差所造成的不规则数据如果
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2024-05-22 09:13:09
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为什么进行点云滤波处理： （1） 点云数据密度不规则需要平滑； （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除； （3） 大量数据需要下采样； （4） 噪声数据需要去除；点云数据去噪滤波方法： 双边滤波、高斯滤波、分箱去噪、KD-Tree、直通滤波、随机采样一致性滤波等；方法定义以及适用性： 1.双边滤波：将距离和空间结构结合去噪，效果较好。只适用于有序点云2.高斯滤波（标准差去噪）：适用于呈正态分布的
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2024-01-04 07:05:55
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本文介绍了在Unity中实现卡渲描边效果时处理描边断裂问题的方法。核心思路是通过法线平滑将顶点重叠处的法线进行平均处理，并将处理后的切线空间法线存储在顶点颜色通道中。具体步骤包括：获取模型mesh数据、对重叠顶点法线进行平均计算、将法线转换到切线空间、将处理结果存入顶点颜色并导出新mesh。最后在shader中通过顶点颜色还原法线信息，实现模型外扩描边效果。该方法能有效解决硬表面模型描边断裂问题，同时支持动画模型。
# Python 根据2点求法线
## 介绍
在计算几何中，法线是与给定曲线或曲面垂直的直线或向量。求解两点之间的法线是一个常见的问题，特别是在图形学和物理学领域。
在本篇文章中，我将教会你如何使用 Python 求解两点之间的法线。我们将分步骤进行，以确保你可以清楚地理解整个过程。
## 流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1
原创
2023-10-17 07:38:36
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# Python轮廓点平滑实现流程
## 引言
在Python中实现轮廓点平滑是一个常见的需求，特别是在图像处理和计算机视觉领域。本文将引导你学习如何使用Python实现轮廓点平滑的过程。
## 步骤概览
下面是实现轮廓点平滑的基本步骤：
1. 导入所需的库
2. 读取图像并进行前期处理
3. 获取图像的轮廓
4. 对轮廓点进行平滑处理
5. 绘制平滑后的轮廓点
## 代码实现
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原创
2024-01-12 09:08:33
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