点云数据——The Point Cloud Data点云数据应表示为具有N行和至少3列的numpy数组。 每行对应于单个点，其在空间（x，y，z）中的位置使用至少3个值表示。 如果点云数据来自LIDAR传感器，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Nx4阵列。图像与点云坐标——Image vs Point
/ 导读 /这几天偷懒，也确实没有时间来进行更新（更新频率越来越低了），这里接着一篇去年的综述来开始中断的学习之旅《Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review》。这篇文章总结了基于图像和点云基于深度学习的数据融合方法，包括深度估计、目标检测、语义分割、目标分割、传感
1.处理点云数据LocalTrajectoryBuilder2D::AddRangeData函数实现的功能： 1：依据分发出来的点云中每个点的时间（time），使用位姿推断器推断time时刻tracking坐标系的位姿。 2：依据1中推断出来的位姿将点云中的点转换到local坐标系下。 3：将传入的点云的origins坐标转到 local slam 坐标系下，做运动畸变的去除相对于tr
作者丨一点人工一点智能编辑丨3D视觉工坊一篇去年的综述来开始中断的学习之旅《Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review》。这篇文章总结了基于图像和点云基于深度学习的数据融合方法，包括深度估计、目标检测、语义分割、目标分割、传感器在线标定等方面的应用。这里就来学习一下相关的知识点，下图就
留个笔记自用PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion做什么首先先得理解点云是什么 点云的概念：点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。 点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强
