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
https://github.com/llgcode/draw2d/blob/master/gc.go
代码解析
type GraphicContext interface {
// PathBuilder describes the interface for path drawing
// 路径创建器描述，绘画接口路径
PathBuilder
// BeginPath create
GLTF是什么？1. gltf简介2. gltf使用3. gltf修改3. 二进制gltf4. gltf查看5. gltf效果图参考 1. gltf简介GLTF代表 Graphics Language Transmission Format（图形语言传输格式）。这种跨平台格式已成为Web上的3D对象标准。它由OpenGL和Vulkan背后的3D图形标准组织Khronos所定义，这使得GLTF基本
GlobeMapper真牛，生成自己的瓦片叠在GoogleMap的地图上，效果如下：
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2013-10-24 13:01:00
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smooth函数、imfilter滤波、直接用conv2，最简单的低通比如1/9*ones(3)详细：1.smooth:%-------------------------------------------------------------------------- %  
大家好啊，还记得之前我写过怎么通过Excel爬取网页的表格数据吗？这是上次的分享：利用Excel爬取数据其实，利用Power Query工具插件也可以爬取相同的数据，并且Power Query还有更多强大的功能。Power Query：数据获取的神器，是Excel的插件工具，也是Power BI的一个组件。如果你是用office 2010和 office 2013版本的Excel，需要去官网下载
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2024-07-28 18:21:41
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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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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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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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点击公众号“计算机视觉life”关注，置顶星标更快接收消息！
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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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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Sync points(同步点) 同步点（sync point）是程序执行中的一个点，它等待到目前为止已经安排好的所有作业完成。同步点限制了你在一段时期内使用作业系统中所有可用的工作线程的能力。因此，一般来说，你应该以避免同步点为目标。Structural changes(结构性变化) 同步点是由当有任何其他工作对组件进行操作时，你不能安全地执行的操作引起的。ECS中数据的结构变化是造成同步点
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2024-07-04 20:54:48
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作者：Russell RobertsArcGIS Online 2017年9月发布新版本的同时，我们迎来了Scene Viewer的另一个令人兴奋的更新。我们为点云层（也是一种新的OGC层类型）增加了智能制图支持，并支持垂直坐标系。点云场景图层的智能制图现在，在Scene Viewer中您可以使用直观的用户界面和交互式绘图选项（如点颜色和点大小），来绘制点云场景图层。您可以直接在网络上将您的点
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2024-04-01 05:59:48
98阅读
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
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2024-04-14 00:04:58
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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
一、CIA－SSD：Confident IoU-Aware Single-Stage Object Detector From Point Cloud 目前已知的单阶段点云目标检测器大多将目标定位和类别分类视为两个独立的任务，导致定位准确性以及类别置信度二者不太一致，除此之外还伴随着一些冗余的检测结果，具体情况如下图所示： CIA－S
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2024-03-25 17:26:33
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01深度图像与点云的区别1.深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。2.点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激
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2023-09-14 17:44:44
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视觉定位（visual grounding）是视觉语言的基础任务之一，也是实现人机交互的重点。在这个任务中，机器需要通过人类给予的描述找到图像或三维空间中的物体位置。 基于2D图像的视觉定位任务已在近年来得到了较好的发展，但是基于3D点云的视觉定位任务仍存在着巨大挑战。主要原因是由于三维场景中存在的物体数目往往数倍于图像，并且三维场景往往由3D点云来进行表征，其往往是无序且稀疏的。[ICCV 20
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2023-09-09 19:24:03
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