阅读本篇文章需要提前掌握OpenGL顶点和着色器及摄像机的相关知识。
前面复现篇的两篇文章中介绍了Qt+OpenGL框架下顶点和着色器及摄像机的知识，接下来我们用这两个知识来实现3D领域非常常见的任务—点云显示和交互。
点云的显示
3D领域常见的一个需求是将点云显示出来给用户，这个功能乍一看好像还比较复杂，实则不然，只要我们学会Ope
前言：因为想在安卓设备上显示深度图的3D效果画面，经过查找资料，发现使用opengles比较方便。本文基于opengles在安卓设备实现3D点云效果图显示，而且深度图上点的颜色由近及远，从红-黄-绿-蓝渐变，有点类似matlab的点云图。一、字节数组工具类：BufferUtil.java// package
import java.io.BufferedInputStream;
import j
一、介绍由于LiDAR点云数据包含有关返回激光的物体的表面信息，因此我们可以使用它来对地形以及建筑物进行建模。这正是我们在此演示中要执行的操作，其中 LAS点云用于： 1. 构建不规则三角网的（TIN）地形模型； 2. 将建筑物覆盖区拉伸到其实际的3D高度。这两个步骤中的每一个都将成为我们输出中的一个图层：一个以PDF格式编写的3D模型。此工作流有两个技巧：1.提取和替换建筑物
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2023-07-26 22:04:25
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（1）点云数据的获取 3D信息采集常使用移动测绘系统(Mobile Mapping System)，MMS包括移动激光扫描系统和数码相机。移动激光扫描系统主要由激光扫描仪和惯性导航系统组成，用于测量点的三维坐标和激光反射强度；数码相机用于测量点的三维坐标和颜色信息。根据移动激光扫描系统和数码相机采集的数据可以得到点云数据，包括三维坐标、激光反射强度、颜色信息。车载装置上装有雷达和GPS/IMU，雷
一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向？课程核心系列-PointNet系列：点云数据如何处理、点云数据如何进行特征提取。后续无论是分类、分割、补全、配准检测，首先都要先对点云数据进行特征提取。
PointNet系列就是重点系列。算法原理、论文思想、源码实现基础算法、论文核心思想。点云数据的特点： ① 由点组成，近密远疏 &
文章目录一、什么是3D点云二、基于3D点云的一些任务三、如何提取3D点云数据的特征：PointNet（1）在PointNet之前也有工作在做点云上的深度学习（2）PointNet（1）置换不变性（Permutation Invariance）（2）角度不变性（Transformation Invariance）分类和分割网络PointNet的优势：占用内存小且速度快（高效）PointNet的优势
蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露
槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。 明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。 昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。 欲寄彩笺兼尺素。山长水阔知何处？ ——晏殊 导读： 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一，在多领域工程应用中具有重要应用，如逆向工程、SLAM、图像处理和模式识别等。点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵，利用
这边具体值得读一读的文章有：PointNet，DGCNN，View-GCN, PointCNN, PointWeb, RS-CNN ...重要点摘抄：摘要：
深度学习作为AI中的主要技术，已成功用于解决各种2D视觉问题。但是，由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战，因此点云上的深度学习仍处于起步阶段。
它涵盖了三个主要任务，包括3D形状分类，3D对象检测和跟踪以及3D点云分割1.介绍3D数
点云基础信息
原创
2023-06-15 10:02:17
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文章目录O*、NeRF数据与代码解读（相机参数与坐标系变换）1.总体概览2.相机的内外参数3.如何获得相机参数（colmap可估计img位姿）3.5 colmap使用技巧：4.缩放图像需要修改什么相机参数？5.3D空间射线怎么构造一、KITTI数据集介绍（重点是lidar-图像坐标系转换）1.数据格式1.激光雷达数据（data_object_velodyne）可视化2.标注数据label_2.3
1、双目立体视觉：人眼视差（三角关系推导）测量越远、精度越差。（双目标定）步骤：矫正图像对双目标定求视差图形成点云数据点云数据：空间上每点的坐标。对比3D和2D：3D更多的是3D点云数据处理。2D更多的是对灰度值的处理。2、激光三角（原理）传感器线激光；导轨；限位触发器。相机 + 激光器 所构成的三角关系：相似三角形原理，比值计算距离。激光器可分为：
paper：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 与普通的2D图片不同，点云数据是空间中离散的点（和3D图像不同的是，点云是稀疏的），见下图：上图左为2D图像，右图为点云，点云数据包含点的颜色位置等信息。点云由3D扫描技术得到，点云具有以下特点：稀疏性：点云数据仅存在于物体
点云数据处理why？广泛的引用场景：机器人技术、3D图形、自动驾驶、虚拟现实 处理方式：1. 传统方法：侧重于对点的局部几何特征进行编码 what？定义：1.1 3D点云数据定义：3D数据的表述形式分为以下4种： a）点云：由N个D维的点组成 b）Mesh:由三角面片和正方形面片组成 c) 体素：由三维栅格将物体用0和1 表征 d）多角度的RGB图像或者RGB-D图像3D点云是三维空间种点的数据集
点云 3D 目标检测 - CenterPoint: Center-based 3D Object Detection and Tracking - 基于中心的3D目标检测与跟踪（CVPR 2021）摘要1. 导言2. 相关工作3. 准备工作4. CenterPoint4.1 两阶段 CenterPoint4.2 体系结构5. 实验5.1 主要结果5.2 消融研究6. 结论ReferencesA.
对于检测一些产品的3d信息，我们通过3d相机能获取其点云数据或一张带有高度信息的图像。这边我们用SmartRay相机，获取到一张16位的png图像。实际上就是一张高度信息图。这边X、Y缩放比例为0.019，Z方向为0.0016，意思就是你xyz乘这系数就是相对距离。在那个相机软件中能看到如上的3d图。我们获取到的是一张16位的PNG图，如下Halcon中建立一个3d模型，需要3张图像，每张图的灰度
作者：Tom Hardy 前言最近在arXiv和一些会议上看到了几篇3D点云分割paper，觉得还不错，在这里分享下基本思路。1、SceneEncoder: Scene-Aware Semantic Segmentation of Point Clouds with A Learnable Scene Descriptor除了局部特征外，全局信息在语义分割中起着至关重要的作用，而现有的研究往往无法
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2023-08-25 16:34:51
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近日，据可靠消息，我国监管部门将为无人驾驶车辆发放绿牌。中国或有望成为继德国之后全球第二个为L3级乘用车量产放行的国家，这表明了自动驾驶时代或将到来。四种常见的3D点云标注方式1、3D点云目标检测3D点云目标检测是需要有标准的目标点云或者标准的点云特征来描述向量；在实时采集的点云数据中寻找与目标点云相似度最高的点云块。3D点云目标检测用来获取物体在三维空间中的位置和类别信息，主要基于点云、双目、单
一、与图像相比，基于点云的目标检测一直面临着一些挑战：1、非结构化数据：点云作为场景中点的位置具有稀疏和非结构化的性质，因此它们的密度和数量都随着场景中对象而变化。2、不变性排列：点云本质上是一长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。 在几何上，点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表示方式，例如， 相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表示。3、实时性要求：由于自动驾驶汽车需要非常快速地做出反应，因此必须实
前面介绍了Android OpenGL的开发基础，绘制了一个3D的物体，在立体空间控制一个3D对象，但如何来构建一个3D的场景呢？接下来就讲讲怎样去完成一个3D世界的场景吧。首先，我们应该明白的是，任何一个复杂的对象都是由一些简单的三角形构成的，所以在创建一个复杂的3D场景之前，要先定义一个场景的数据结构。三角形本质上是由一些（两个以上）顶点组成的多边形，顶点是最基本的分类单位，它包含了OpenG
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2023-08-21 10:06:49
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目录1 概述2 安装2.4 Open3D 0.13.0 安装2.5 新建一个 Python 项目3 点云读写4 点云可视化2.1 可视化单个点云2.2 同一窗口可视化多个点云2.3 可视化的属性设置5 k-d tree 与 Octree5.1 k-d tree5.2 Octree5.2.1 从点云中构建Octree5.2.2 从体素栅格中构建Octree6 点云滤波6.1 体素下采样6.2 统计滤
