问题： １．after running catkin_make to build the pcl package this error always comes.Could not find a package configuration file provided by "pcl_conversions" with any of the following names: pcl_conversi
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2024-06-07 21:17:58
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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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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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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
「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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点云的配准一般分为等价集合和律属集合两种配准，其中等价集合配准叫做匹配过程，律属集合配准被称为Alignment。 ICP：Iterative Closest Point迭代最近点），即两个点云纯粹通过刚体位姿变换即可大致重合，参考三维点集拟合：平面拟合、RANSAC、ICP算法。 &n
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2024-06-01 15:21:53
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Code Hello-SLAM标签（空格分隔）： 旭 SLAM Program1.目标写一个RGB-D SLAM程序 要用的库：OpenCV, PCL, g2o 系统环境：Ubuntu16.042.安装软件2.1.OpenCV参见笔记：Vins-Mono环境配置与测试2.2.PCL安装PCL：sudo apt-get install libpcl-dev pcl-tools3.构建CMAKE程序新
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2024-04-30 10:15:24
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opencv 特征点提取、匹配（一）opencv中特征点提取和匹配步骤： 提取特征点 生成特征点的描述子 特征点匹配opencv对应类： 图像特征点的提取 — FeatureDetector 特征点描述子生成 – DescriptorExtractor 特征点的匹配 – DescriptorMatcher （可从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹配）特征提取
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2023-10-10 11:21:26
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视觉slam第五讲笔记视觉SLAM第五讲笔记一.相机模型二.Opencv处理图片三.chrono计时四.拼接点云PCL库参考强烈安利《视觉slam十四讲》，这是极好的一本书 视觉SLAM第五讲笔记一.相机模型参照博客：Step1：模型 16个相机参数（内参、外参、畸变参数） 。 参照PPT：等什么时候有空了再上传去畸变处理方法： 1.先对整张图片去畸变，在讨论图像上的点的空间位置。 2.先考虑图
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2024-07-12 22:11:35
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目录：前言1.点云裁剪2.点云边界框3.凸包4.DBSCAN 聚类5.平面分割隐藏点移除 前言接着上一节点云1 本节数据地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1O4s8tFOvExhuKMl2OCv4Kg 提取码：82u11.点云裁剪先上代码import open3d as o3d
pcd=o3d.io.read_point_cloud("./test_data/Crop
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2024-06-07 13:57:32
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前言本来想边学PCL边记录的，但是由于硕士毕业临近，没有心思去慢慢的做记录，今天终于把论文肝完了，现在有了时间就继续把学习记录补上吧。 其实能处理点云的库非常多，网上一搜一大把，把我自己常用的几个给大家介绍下吧。一、PCL点云加载与可视化1.1 PCL点云加载常见的点云文件有两种格式： PCD和PLY，PCL很好的支持了加载这两种格式。PCD加载#include<iostream>
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2024-03-11 21:11:27
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最近在学习使用opencv进行图像处理，收获颇丰的同时也踩了不少坑。简单记录一下自己的学习过程，以便日后随时复习以及与广大感兴趣的网友随时交流，欢迎大家随时交流，本人会尽量答复。 由于是第一次编写博客，多有不足之出请见谅。 闲话不多说，进入今天的正题：opencv 中几种特征点提取与匹配算法的比较 opencv 是大型的图像处理库，上面集成了绝大多数关于图像处理的算法。 1.ubuntu16.04
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2024-03-17 15:36:11
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点云处理1. 基本概念1.1 Roll(翻滚)、Yaw(偏航)、Pitch(俯仰)1.2 点云格式 (Point Cloud Format)1.2.1 PLY (多边形集合）1.2.2 PCD (Point Cloud Data)2. RANSAC2.1 简介2.2 应用2.2.1 直线拟合3. [ICP](https://ieeexplore.ieee.org/document/121791)
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2024-05-09 22:31:12
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一、Opencv和PCL下面是opencv和pcl的特点、区别和联系的详细对比表格。特点/区别/联系OpenCVPCL英文全称Open Source Computer Vision LibraryPoint Cloud Library语言C++、Python、JavaC++功能图像处理(图像处理和分析、特征提取和描述、图像识别和分类、目标检测和跟踪等)、计算机视觉点云处理(点云处理和分割、三维重建
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2024-03-15 14:17:17
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近来，博主烦恼于问题丛生的特征点提取与匹配算法。更苦于X疼的各种无休止的各种类型数据的存存取取。博主还是个菜鸟，因此此前一直用的是傻气的一维数组存取，不管是什么图像的灰度值啊，还是计算出来的每个点的XX值，都用一维数组。结果就是，超麻烦，存取不易且每次都需要求取数组长度！ 今天，博主发现了C++中的vector，真是好用啊！
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2024-07-26 16:43:02
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点云的数据结构主要有如下格式：PointXYZ、PointXYZI、PointXYZRGBA、PointXYZRGB、PointXY、InterestPoint、Normal、PointNormal、PointXYZRGBNormal、PointXYZINormal、PointXYZLNormal、PointXYZL、PointXYZRGBL、PointXYZHSV、PointWithRange、
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2024-05-03 17:04:27
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一、前言在上一篇博客ORB-SLAM2 在线构建稠密点云（室内RGBD篇）中介绍了如何通过深度相机和ORB_SLAM2实现稠密点云建图，并转换为octomap在ROS中显示，那么这篇文章将使用双目相机实现室外的稠密点云构建。与深度相机不同，双目相机并不直接提供深度数据来计算点云，因此需要使用双目视差来计算深度数据。安装过程（和室内RGBD一样的代码）1、首先需要安装PCL点云库，可以参考博客《Ub
点云模板匹配是一种在点云数据中寻找特定形状或模式的方法。它通常用于计算机视觉和三维图像处理中，可以应用于物体识别、姿态估计、场景分析等任务。点云模板匹配的基本思想是将一个称为模板的小点云形状与输入的大点云进行匹配，以找到最佳的对应关系。通常，模板是由已知的目标对象或感兴趣的形状提取得到的。以下是一般的点
特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。一、Harris角点角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。 &n
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2024-01-02 17:15:27
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