写在前面最近在求职，发现激光雷达就业机会更多，而且我在这方面基础相对薄弱些，所以打算补一补。只要开始，就不晚。这是一篇英文博客翻译，内容是将点云数据转换成鸟瞰图，虽然CSDN上已经有翻译，但我还是想自己过一遍，以加深理解。接下来我要好好学学PCL！点云数据点云数据可以表示为具有N行和至少3列的numpy数组。每行对应一个点，其在空间中的位置至少使用3个值表示，即（x，y，z）。 如果点云数据来自L
将lidar转化成为图片有很多种方法, 最近在思考如何根据自己设定的相机的角度来查看点云.大致的想法是，输入lidar点云，以及从lidar到相机的pose, 这个pose,即沿着三个轴的旋转以及平移，可以是任意的，是人为指定的. 然后输出的是相机在这个pose下所拍摄到的相机的图片.如果这个想法能够实现，就能够从不同的角度看点云形成的图片，比如第一人称视角，或者俯视图等.以kitti为例kitt
今日为大家带来PCM点云数据处理软件功能使用第十九弹--数据处理之离地高差分类、基于地面点的高差分类、按高程分类。 01 离地高差分类 该功能可按离地高差范围，将符合条件的激光点云数据标记为目标类别，如输电通道高、中、低植被分类应用等。 参数设置 文件：已加载至平台的点云数据；地面文件：DEM或地面点云(.tif或.PCMData)；操作类别：数据中
使用FME，您可以将点云转换为栅格，并通过调整像素分辨率或显示点云的哪个组件等因素来自定义栅格图像。点云数据通过点提供不均匀的覆盖，而栅格图像使用像素显示区域的完整覆盖。将点云转换为栅格可生成易于使用且包含大量信息的数据。以下练习讲述如何将点云转换为灰度栅格以及数字高程模型（DEM）。第 1 部分：将点云转换为灰度栅格我们将使用点云的强度分量来创建灰度栅格。这是通过ImageRasterizer转
1. 安装1.1. 从官方网址直接下载并安装官方网址 CloudCompare - Open Source project1.2. 编译安装下载地址 GitHub - CloudCompare/CloudCompare: CloudCompare main repositorygit clone --recursive https://github.com/CloudCompare/CloudCo
1.简介传统的卷积框架严格要求规则的点云/网格数据格式，但是现在格式变得不规则，这就使得很多学者将这些数据变换成常规的三维体素网格或图像的集合，但是这样做会扩充数据量同时会引入量化伪影，掩盖住数据的自然不变性（增加了数据自身不具备的某些性能）。 点云数据是一种简单并且同一的结构，避免了网格的组合不规则性和复杂性，更容易学习。但是点云归根结底还是一些点的集合，如果要保持点的排列不变，要进行一些对称，
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
数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支。DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性
多熟悉一些遥感数据的格式类型，对于一个GISer来说是学习的必经之路也是自我提升的高速路。>>Lidar技术简介：link>>高性能集群下LiDAR数据生成DEM并行算法研究：DEM是地理信息科学领域的重要数据之一,在数字地形分析、数字流域分析和三维地表显示等领域有着广泛的应用。随着数据获取技术和DEM应用领域的不断发展,对大区域、高分辨率DEM数据的需求日益迫切。LiDA
1.前言在创建模型或处理点云之前，我们来先了解一下数据集中点密度的含义。点云密度是数据分辨率的指标：较高的密度意味着更多的信息（高分辨率），而较低的密度意味着较少的信息（低分辨率）。了解点云密度很重要，因为这可能会影响基于点云（例如创建DEM）的其他项目的质量或准确性，向作为利益相关者的客户呈现这些信息也同样重要。为了快速获取点云密度信息并以栅格形式显示，我们创建了一个自定义转换器，P
从PCL 1.0开始，PCL（三维点云处理库Point Cloud Library）提供了一个通用采集接口，这样可以方便地连接到不同的设备及其驱动、文件格式和其他数据源。PCL集成的第一个数据获取驱动是OpenNI Grabber，它使得从OpenNI兼容的设备请求数据流变得十分通用和简单。 目前PCL最新的1.8.0版本需要自行编译，而官网上的PCL 1.6.0 All-in-one Inst
Fileopen：打开save：保存Global Shift settings：设置最大绝对坐标，最大实体对角线Primitive Factory：对点云进行原始加工，改变原始点云的形状3D mouse：对3D鼠标（如3Dconnexion）的支持Close all：关闭所有打开的实体Quit：退出Edit：Clone：克隆选中的点云Merge：合并两个或者多个实体。可以合并点云（原始云会被删除）
内容摘要：稠密的无人机LiDAR点云在测绘、土地利用/地表覆盖、智慧城市、电力巡线、林业资源调查等领域具有广泛的应用，主要体现在能生成更高的分辨率的产品、更精细的目标识别和三维重建效果。04 稠密无人机LiDAR点云的行业应用3.1、滤波 在点云处理和信息提取领域，滤波指区分点云中的地面点和非地面点的过程，它是生成数字高程模型（DEM）、分类、目标识别和三维重建的基础和必经的步骤。高密度点云滤波之
1. 点云的相关概念:1.1 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）。1.2 点云的获取设备 深度相机 or 3d激光雷达1.3 点云的内容 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（Intensity），强度信息与目标的表面材质、粗糙度
作者：西蒙·吉罗多 目录1 概述2 不规则三角形网数据表示：TIN3 数字表面模型表示：DSM4 数字地形模型表示: DTM4.1 带有信息的 TIN4.2 识别连接组件4.3 数据清洗4.4 孔洞填充和网格重建5 光栅化和重采样生成栅格DEM6 等高线生成6.1 构建等高线图6.2 分割
说这么多，其实就是希望跟我有相同学习背景的同学能对三维激光技术多点耐心，给它一点时间去证明，它代表着测绘领域发展的新方向，但是基于其目前发展的现状，也不能盲目自信，毕竟他还“小”，需要时间去成长。
一个简单的利用VTK根据三维坐标点集生成点云的例子，仅供参考。一、环境：vtk-8.1 & vs2013(需自行配置vtk的环境)二、我所读取的三维坐标点集为txt格式文件，每个点的x,y,z坐标为单独一行。至于读取方法可以根据自己的点集数据结构重写读取方法，源码如下：#include
#include
#include
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#include
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在之前的一篇文章中，我分享了利用Surfer对离散点进行特征渲染赋色、生成可视化产品（图像）的方法。然而，有一个问题是，假如原始数据中存在孔洞，或者数据边缘区域不规则，像这样：那么Surfer会自动进行插值，将孔洞区域进行填充：如果你不想进行插值，生成带空洞的可视化产品，该怎么做呢？先来看一下成品效果：1. 数据准备Global Mapper支持多种格式的点云数据，但基本所有格式数据都需要有XYZ
前言近来写毕业论文，想根据自己的要求生成一些点云数据，发现PCL库可以根据obj格式的文件生成点云，而且点云的数量可控。一、 绘制.obj格式的三维图画obj格式的图像很多三维软件都可以实现，我这里是用soliworks中的scan to 3d插件实现的。提前准备好scan to 3d插件，在工具->插件->ScanTo3D中打钩。1.1 绘制零件图首先，画一个三维零件图，不会的先去学
最近阅读了一篇文章——《基于内存映射文件的海量点云数据快速读取方法》，文中介绍的方法能够极大地提升点云读取速率，这为我们读取数以千万的点云数据提供了方法。 通常情况下，在C++中读文件，使用std::ifstream，写文件使用std::ofstream。这种传统的IO读取方式比较常见，但是读取文件速度较慢。 下面是基于IO的读文件C++代码std::ifstream ifs(path, std:
