点云由庞大的数据集组成，这些数据集通过距离、颜色、法线等附加信息来描述空间三维点。此外，点云能以非常高的速率被创建出来，因此需要占用相当大的存储资源，一旦点云需要存储或者通过速率受限制的通信信道进行传输，提供针对这种数据的压缩方法就变得十分有用。PCL库提供了点云压缩功能，它允许编码压缩所有类型的点云，包括“无序”点云，它具有无参考点和变化的点尺寸、分辨率、分布密度和点顺序等结构特征。而且，底层的
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2023-12-11 10:50:10
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压缩配置文件：压缩配置文件为PCL点云编码器定义了参数集。并针对压缩从OpenNI采集器获取的普通点云进行了优化设置。请注意，解码对象不需要用参数表示，因为它在解码时检测并获取对应的编码参数配置。下面的压缩配置文件是可用的：LOW_RES_ONLINE_COMPRESSION_WITHOUT_COLOR:分辨率1cm3，无颜色，快速在线编码LOW_RES_ONLINE_COMPRESSION_WI
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2024-07-01 11:53:36
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LAZ和LAS下图为标准LAS的数据类型，论文将其分类为四种类型数据压缩 解压 序列化 反序列化LASzipRapidlasso GmbH 的免费开源产品,可以将快速将庞大的 LAS 文件转换为紧凑的 LAZ 文件而不会丢失信息。
LASzip 是 2012 年地理空间世界论坛获得激光雷达处理技术创新奖，也是 2012 年 INTERGEO 创新产品的亚军。
图片中是用PDAL工具压缩后和压缩前的
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2024-06-28 20:03:07
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点云的概念、来源及应用压缩点云主流平台压缩方法分类直观压缩效果处理常用的工具参考链接
原创
2022-11-15 20:38:21
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点云滤波的概念点云滤波是点云处理的基本步骤，也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波，但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个方面：1.点云不是函数，对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义。所以点云无法建立横纵坐标之间的联系。2.点云在空间中是离散的。和图像，信号不一样，并不定义在某个区域上，无法以某种模板
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2024-01-17 10:08:28
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将PCD点云文件传入Vrep的一种方法写在前面开源思路外部程序避坑外部程序代码Vrep脚本注Vrep脚本代码最终效果图： 写在前面最近遇到一个项目，需要把PCD点云文件中的点云导入到Vrep中进行仿真，然而Vrep中并没有读取PCD文件的接口，但是Vrep支持添加点云进入场景进行仿真。开源Github链接：https://github.com/wangrui449966/Vrep_PCD C++
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。●论文摘要实时压缩大量的激光雷达点云对于自动驾驶汽车等自动化机器至关重要。虽然目前大多数的工作都集中在压缩单个点云帧上，但是本文提出了一个新的系统，可以有效地压缩一系列点云。利用点云帧序列中的空间和时间冗余的思想。首先在点云序列中识别关键帧，然后通过迭代平面拟合对关键帧进行空间编码。然后我们利用连续点云在物理空间中有大量重叠的事实
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2022-10-05 10:12:55
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原文：点云压缩研究进展与趋势以激光扫描为代表的主动采集装备在易操作性、机动灵活性、智能化、高效化等方面日益成熟，利用三维成像技术采集密集点的空间坐标、色彩纹理和反射强度等信息，可高保真且快速重建被测目标的三维实体，在工程测量、生物医学、智慧城市、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等科学与工程研究中发挥十分重要的作用[1-4]。随着多平台、多分辨率采集设备的性能逐渐提高，三维成像传感器能够从
原创
精选
2023-03-13 16:37:34
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目录1.点云定义2. PCL中点云数据类型3.点云数据处理（1）点云滤波方法：（2）关键点（3）特征和特征描述（4）点云配准（5）点云分割与语义分类（6）SLAM图优化（7）三维重建（8）点云数据管理1.点云定义（来源于百度百科：https://baike.baidu.com/item/点云/10823598?fr=aladdin）根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（
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2023-12-19 19:56:14
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1. 点云配准介绍1.1 概念简介将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。例如下列6个独立视角的点云数据，每个数据只代表了完整视图下的一小部分，因此需要一种对齐方式对它们进行配准。 对齐后的数据如下所示：1.2 两两配准两两配准（pairwise registration 或 pair-wise registration）
Point Transformer摘要1. 引言2. 相关工作3. Point Transformer3.1 Background3.2 Point Transformer Layer3.3 Position Encoding3.4 Point Transformer Block3.5 Network Architecture3.5.1 Backbone structure3.5.2 Trans
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2024-03-23 12:41:45
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建筑物（含地库）激光SLAM点云可视化 文章目录1、打开点云数据2、基于“屏幕空间环境光屏蔽”的点云美颜3、拉横剖面、水平剖面进行局部点云可视化4、其他操作 “即时定位与地图构建”（Simultaneous localization and mapping，缩写为SLAM）是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目
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2024-04-28 09:58:27
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前面多篇博客都提到过，要善于从官网去熟悉一样东西。API部分详细介绍见Point Cloud Library (PCL): Module registration这里博主主要借鉴Tutorial里内容（博主整体都有看完）Introduction — Point Cloud Library 0.0 documentation接下来主要跑下Registration中的sample例子一.直接运行下Ho
1 摘要Transformer 一直是自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 的核心。NLP 和 CV 的巨大成功激发了研究者对 Transformer 在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？Transformer 对不同的 3D 表示（例如点云或体素）的适用性如何？Transformer 对各种 3D 处理任务的能力如何？到目前为止，还没
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2024-01-17 09:25:46
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点云生成-PointFlow: 3D Point Cloud Generation with Continuous Normalizing Flows简介论文摘要1.introduction2.related works3. Overview4. Background4.1. Continuous normalizing flow4.2. Variational auto-encoder5. M
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2024-08-15 15:14:21
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这篇博客会介绍点云的基本知识，重点介绍最近两年发表的部分经典论文，有什么建议欢迎留言！点云基本介绍点云是某个坐标系下的点的数据集，包含了丰富的信息，可以是三维坐标X，Y，Z、颜色、强度值、时间等等。下面的图表分别展示了点云在三维空间可视化以后的效果和数据格式。点云的数据获取方式有很多种，比较常见的是三维激光扫描仪进行数据采集，它有三大类：星载（星载LiDAR采用卫星平台，运行轨道高、观测视野广，基
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2023-11-21 18:50:40
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本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击“知识星球”查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 小白：师兄，师兄，你在《从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网》、《从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计》中都提到了点云网格化，这个听起来高大上，不过到底是什么意思呢？师兄：别急
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2024-09-02 17:11:06
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三维点云之PCAPCAPCA定义PCA属性与作用PCA的实现步骤将原始数据按列组成 n 行 m 列矩阵 X；将 X 的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；求出协方差矩阵
求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前 k 行组成矩阵 P；Y=PX 即为降维到 k 维后的数据。 PCAPCA定义PCA（Princi
作者 | 汽车人 作者单位：麻省理工学院 上海交通大学 清华大学 论文思路：Transformer，作为CNN的一种替代品，已经被证明在许多模态（例如，文本和图像）中都是有效的。对于3D点云transformer，现有的工作主要集中在将其准确性提高到最先进的水平。然而，它们的延迟滞后于基于稀疏卷积的模型（慢3×），阻碍了它们在资源受限、延迟敏感的应用程序（如自动驾驶）中的使
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、角点是什么？二、Harris角点检测算法：cornerHarris()三、Shi-Tomasi角点检测算法：goodFeaturesToTrack()四、亚像素级角点检测：cornerSubPix()总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结
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2024-04-19 14:11:05
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