Date：2020-8-15
作者：浩南 为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。因为三维重建原理复杂，且各种软件或代码之
写这一篇文章的原因是随着相关内容的不断维护，这部分网上的一些资料都已经比较老了，配置起来走了一些弯路。不过，想当年实习配置SLAM算法库的时候什么依赖的报错没有调好过？哈哈，在今天配置完以后，特意总结此文章，把过程记录一下。方便我之后再配，还有就是给大家提供一些方便，不要把精力都花在像这种乱七八糟的事情上。目录安装Cartographer下载3D包保存点云数据可视化点云数据编译point_clou
对点云数据进行三角化重建大致步骤：程序先读取点云文件；然后计算法向量，并将法向量和点云坐标放在一起；接着使用贪婪三角化投影算法进行重构，最后显示结果。由于获取的点云数据中常常伴有杂点或噪声，影响了后续的处理，因此为了获取完整的模型，需要对点云数据进行一定的预处理，常用的方法有滤波去噪、数据精简、数据插补等。定义并读取点云数据：pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr cl
激光雷达点云分割和障碍物检测的MATLAB实现MATLAB处理点云工具箱直接放上我的代码结果 MATLAB处理点云工具箱从MATLAB2019a开始就有了一些处理激光3D点云的函数比如pcfitplane()拟合地面等。在官网中可以查看其具体的使用方法，https://www.mathworks.com/help/vision/ref/pcfitplane.html?action=changeCo
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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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一、关于环境二、关于代码本文所给出代码仅为参考，禁止转载和引用，仅供个人学习。 本文所给出的例子是中的obj_000001.ply。实际应用中，很少能遇到使用meshlab的点云配准，但对于一些三维重建、位姿估计等应用场景，ICP是必不可少的函数。第一段代码的目的是旋转、平移物体以模拟两个不对齐的物体模型。# pymeshlab需要导入，其一般被命名为ml
import py
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2024-09-12 07:21:20
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引言原理：三维激光扫描是利用激光回波获取时间差或者相位差，探测物体空间坐标的一门技术，计算扫描目标到扫描中心距离的一种可非接触式主动测量方式，能够快速地获取物体表面三维空间坐标。 出现空洞的原因：由于遮挡、光反射、材料表面的通透性、传感器的分辨率和视角，往往会导致点云缺失；同样点云具有无序性、散乱性、海量性等特点，使得点云恢复充满挑战。产生影响：数据采集完成之后，点云还要进行一系列的处理，例如去噪
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2024-04-11 15:33:27
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ERP需要走向云端，这已经是业界的共识，ERP云化也是这几年老生常谈的话题。然而ERP云化的进展状况如何了?市场内到底有没有出现真正的云ERP?这些问题是很多CIO新的关注点，但也被很多厂商所利用，将ERP云化和云ERP混为一谈。云时代的ERP如何变迁从字面意思上理解，显然ERP云化是一个动词，云ERP是一个名词。实际上，ERP云化指的是ERP向云模式转变的过程，是持续的动作，云ERP是ERP云化
问题来源研究生毕设期间，想要通过非刚性配准技术建立形变前后点云之间的对应关系，而使用的fast_rnrr的代码的输入是网格，所以需要首先将无序点云转化成mesh。 具体说来，利用泊松重建完成after与before的网格重建，放入fast_rnrr程序中运行，得到矩阵Smart_X，评估利用泊松重建进行网格重建的误差对最终配准结果的影响，决定最终网格重建方法以及总体方案改进。常用方法隐式方法(逼近
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2024-04-10 10:32:11
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最近学习点云重建三维网格，看了写帖子，这是几个帖子的综合，最后有引用的链接。1 点云采样方法点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样、几何采样、随机采样、格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。1.1 格点采样格点采样，也称格子采样cell sampling、网格采样grid sampling，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下：1. 创建格点：如图1中间所示，计
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2024-07-11 08:17:44
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几何建模的研究范围比较宽，有点云数据的网格重建，网格简化、几何压缩、参数化、细分平滑、网格重建、分割、变形、编辑等诸多领域。这里对主要的领域进行了简单的介绍，给出部分经典文献，对于部分专业名词进行了解释。有错误的地方希望大家指出，更欢迎大家补充，我也会间或对这个贴进行更新。1. 点云数据的网格重建(Surface reconstruction from point cloud data)我们知道，
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2024-05-09 12:56:59
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一、简单原理介绍 将三维的点通过法向量投影到某一个平面，然后对投影得到的点云做平面内的三角化，从而得到个点的连接关系。 在平面区域三角化的过程中用到了基于Delauney 的空间区域生长算法，这个方法通过选取一个样本三角片作为初始曲面，不断扩张曲面边界，最后形成一张完整的三角网格曲面，最后根据投
激光雷达是一种集激光扫描与定位定姿系统于一身的测量装备，激光雷达系统包括激光器和一个接收系统。那么，如何获取无人机机载激光雷达点云数据？是一种集激光扫描与定位定姿系统于一身的测量装备，激光雷达系统包括激光器和一个接收系统。那么，如何获取无人机机载激光雷达点云数据？激光器产生并发射一束光脉冲，打在物体上并反射回来，最终被接收器所接收。接收器准确地测量光脉冲从发射到被反射回的传播时间。鉴于光速是已知的
很多童鞋问我要那个三维点云数据，其实吧，我们可以自己从网上的三维模型中提取密集点云作为三维点云数据，所以很多大家看这篇教程就好了，就不要再问我要三维点云数据了，为了达到这个目的我们使用了Meshlab这个开源的软件，需要二次开发的去Github上找源码，这里以它的GUI版本为例子。1 MeshlabMeshlab不知道的，可以问度娘，度娘有软件版本，这里以Meshlab v1.3.3 win_64
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2024-04-24 12:07:51
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作者丨宇宙爆肝锦标赛冠项目介绍论文：《The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities》论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.06879Github 链接：https://github.com/zgojcic/3DSmoothNet系统环境在 AutoDL 上租用的服务器的环境：Tenso
最近因项目需求，尝试实现输电线路点云的自动分类（分为地面点、植被点、电力线点、杆塔点四类），最初我根据输电线路固有特征实现了这个功能，统共写了2000多行代码，分类时间长达40多分钟。而一些公司中的软件分类可以在十几秒内完成，这不禁让人思考他们是怎么做到的，这些天，我通过查阅资料和读cloudcompare的代码(cloudcompare也可以实现这个功能），终于找到了答案。答案很简单，之前做的那
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
点云配准入门知识点云的概念：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）。 点云图像是最基础也是最常见的三维图像。 那什么是三维图像呢？ 三维图像是一种特殊的图像信息表达形式。相比较于常见的二维图像，其最大的特征是表达了空间中三个维度（长度宽度和深度）的数据。 &nb
1、Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法。Possion重建的输入是点云及其法向量，输出是三维网格。Poisson有公开的源代码，PCL中也有Poisson的实现。表面重建流程：①、构建八叉树：采用的是自适应的空间网格划分的方法（根据点云的密度调整网格的深度），根据采样点集的位置定义八叉树，然后细分八叉树使每个采样点都落在深度为D的叶节点； ②、设置函数空间：对八叉树的
参考：https://mp.weixin.qq.com/s/GFDWOudJ08In6jFyrZ7hhghttps://mp.weixin.qq.com/s/FfHkVY-lmlOSf4jKoZqjEA通过之前的两篇文章，从得到点云，到对点云的下采样，去离群点。接着就是对点云的平滑，计算法线，最后生成Mesh。点云平滑平滑也是滤波的一种，让点云看起来稍微光滑一些。存在一些不规则数据，很难用前面提到
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2024-03-18 12:41:05
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