前言：作者正好因为动画、模拟仿真等等的重大需求需要预先研发离散形的模型Mesh的形变算法，并且要验证、研究适用的范围、特别是性能等等，摸着石头过河别喷，毕竟我主要是渲染、动画、引擎的对于计算几何、三维重建不是很熟悉，特别是对于一些动画的形变。 对于一个三角形网格的 变形(Deformation) 算法应该满足下面两个基本条件能够隐藏于交互界面之后效率足够高以满足交互需求对于形变根据《Polygon
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2024-05-05 10:29:50
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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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Remesh并没有一个严格的定义，简单的讲，Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格，并且满足一定的要求。根据网格改动大小，可以分为这么几类：保持顶点拓扑和几何信息，优化网格连接关系保持顶点拓扑信息，同时优化顶点几何和网格连接关系顶点重采样，优化网格连接关系Remesh对原网格的改动比较大，实际应用中要谨慎使用。尽量使用改动比较小的Remesh方法。Delaunay三角化Delaunay三角化
论文题目：Pointersect: Neural Rendering with Cloud-Ray Intersection作者机构：Apple、CMU、UBC论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.12390项目主页：https://machinelearning.apple.com/research/pointersectApple本周提出了一种新方法Pointerse
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2024-06-13 21:43:52
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0 序言需求：在一些项目工作中，部分数据是激光雷达数据扫描得到的，部分数据是设计的数据模型，因此如何让两者能够很好地结合在一起成为需要考虑的问题。1 例子在此过程中，我没能用到open3d的模型生成处理。例如，本来是我们获取到有个圆柱形的点云数据，但是设计数据是一个规则的数据，我们需要计算采集的点云数据与设计的规则数据之间的差异。这时候就需要我们将规则的模型数据采集成为点云数据。 首先，将真个过程
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2024-08-21 20:47:33
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1.1 概述 最近在看论文，找研究方向，受SuMa++[1]以及其他几篇文章的启发，想研究一下机械式激光雷达按照线束划分的，基于曲率分类的点云管理手段，看能不能根据点云特征值和特征向量做一些工作。之前在研究开源算法LeGO-LOAM[2]的时候曾经想过，原始代码中虽然将每一帧的角点平面点显示出来了，但是可视化效果不太好，想在原始代码的基础上加一
作为高分辨率三维重建的方法之一,从单张图像生成稠密三维点云在计算机视觉领域中一直有着较高的关注度。以下文献提出了一种针对二维和三维信息融合的方法以解决三维点云稀疏难以检测远处的目标的问题。Multimodal Virtual Point 3D Detection该文献提出一种将 RGB 传感器无缝融合到基于激光雷达的 3D 识别的方法。它采用一组二维检测来生成密集的三维虚拟点，以增强原本稀疏的三维
一．DSO1. DSO简介SDO是由德国慕尼黑工业大学Engel于2016年发布在arXiv上的一种基于直接法构建稀疏点云地图的视觉里程计(VIO)。它联合优化了所有模型参数(相机位姿、内参矩阵、几何参数、逆深度值)的直接法模型，并在优化过程中用滑动窗口对旧的相机位姿以及离开相机视野的点进行边缘化。但它不是完整的SLAM，因为它不包含回环检测、地图复
留个笔记自用Point Cloud Completion by Skip-attention Network with Hierarchical Folding做什么点云的概念：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
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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因为pcl的点云模板匹配遇到了各种困难，暂时先用opencv的模板匹配函数做一个简单的焊缝识别，看看效果。此方法的缺陷就在于物体和相机位置必须固定，只允许微小位移，否则数据将失效。1什么是模板匹配？ 模板匹配是一种用于查找与模板图像（补丁）匹配（类似）的图像区域的技术。 虽然补丁必须是一个矩形，可能并不是所有的矩形都是相关的。在这种情况下，可以使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁部分。它是如何工作
博主最近在做三维重建，之前就了解过pcl库，俗话说，二维处理靠opencv，三维处理靠pcl，那么这个点云库到底有什么神奇功能呢？博主才疏学浅，现在就学了如何将三维点显示和一些简单的滤波，在这里，对自己，也是对广大初学者都可以做个复习和简单的介绍。首先如何将已有的三维点显示，博主这里是利用深度相机直接测得的深度，帧之间通过icp获得世界坐标系下的空间位姿，在这里，我们简单来看从深度照片中提取点云。
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2024-03-31 08:50:02
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「本文介绍了在Linux系统下由双目视觉图像获得三维点云的案例，程序每一行都有注释讲解」(关于SLAM更基础的介绍打算放到本系列的前两篇文章，后面再补吧)Pangolin是Linux系统中基于 OpenGL的3D绘图库，OpenCV是应用广泛的开源计算机视觉库。本文中涉及一些使用中的常见指令。本案例实现思路如下：根据双目视觉的左右眼图像（灰度图）： 通过调用
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2024-03-12 08:17:39
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Kinect实现图像的采集和点云配准使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准opencv的数据结构实现采集和映射的代码 使用opencv对Kinect2相机采集的深度图像和彩色图像实现配准使用opencv对Kinect2采集的深度图像和彩色图像进行配准结果进行显示。opencv的数据结构在进行kinect2相机实现点云的配准过程中，使用opencv创建了Mat类型的数
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2024-03-11 06:29:02
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论文原文：Attention is all you need最近在学习网络的时候发现，许多新论文中的网络设计中仍然沿用了之前经典网络的结构。3D点云领域有一篇热度非常高的网络Deep Closet Point（DCP），其属于Frame-toFrame的结构，其中网络设计部分有提到其中的Transformer 模块：并且在效果比较时DCP也有两个版本：V1，与V2，区别就是是否加入了Attenti
raspberry pi 3 变身路由器首先，你的raspberry 3 要装上raspbian OS，具体参看官方的手册。另外像笔者这种在高校的学生，不能只装上hostpad和udhpc这样的软件就OK，因为给eth0，也就是有线网上网还得需要锐捷认证。Basic concept就是用锐捷登陆上校园网，然后再把通过无线网卡把网络共享出来。第一步：装上mentohust编译前的准备工作编译前需要一
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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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
三维点云学习（3）8- 实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图 前三种为自写的聚类算法，分别是 KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤：step1 先计算每个点的距离矩阵，再使用Kd-tree建立近邻矩阵如下分别为两种建立关系矩阵的办法#step1 先计算每个点的距离矩阵，再使用KNN建立近邻矩阵
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1、3D重建主要包括基于单目图像重建、结构光、双目重建、多目重建、多视图几何、深度相机、光场、SFM等内容~链接：Tom-Hardy-3D-Vision-Workshop/aweosme-3D-restruction2、3D检测与识别主要包括基于单目图像的3D检测、基于双目的3D检测、基于立体视觉的3D检测、基于融合数据的3D检测~链接：Tom-Hardy-3D-Vision-Workshop/a
