一、Python介绍由上图可见，Python整体呈上升趋势，反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认可！Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中国知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook
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2023-12-09 16:12:42
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1.点云体积的计算网格化，计算点云各部分的体积，进行累加三角化之后放入UG或者solidworks，就可以输出体积，可以根据不同的密度输出质量，2 点云/网格模型的体积计算参考 点云/网格模型的体积计算如下参考以上博客，使用cloudCompare2.1 点云体积计算用激光扫描设备扫描零件或者用无人机进行测量后会想知道它们的体积。如果扫描得到的数据是一系列三维点云，那么体积就比较难求，因为如何定义
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2024-07-31 14:53:55
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一、特征描述子 从三维场景中提取物体的基本思路是：先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点 - 点的匹配。对于缺乏表面纹理，局部曲率变化很小，或点云本身就很系数的物体，采用局部特征描述子很难有效的提取到匹配对。 1）PPF特征描述子 &
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2024-06-12 22:25:29
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1. 维诺图 维诺图是对平面内n个离散点而言的，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。N个在平面上有区别的点，将平面划分为N个区域。 2. 维诺图的特点：每个V多边形内有一个生长元；每个V多边形内点到该生成元距离短于其它生成元的距离；多边形边界上的点到生成此边界的生成元距离相等；邻接图形的Voronoi多边形边界以原邻接界限作为子集。3. 维诺图的生
作者丨书生意封侯@知乎从某种意义上说，地面点剔除（分割）也属于点云分割的一种，但两者技术路线有所不同，因此本节主要是针对地面点剔除后的点云分割。传统点云分割的方式，通过查阅文档后发现网上文档大都雷同，但由于时间关系且并不是本次学习的重点，因此本次记录暂不详细探究，但对相关论文进行下载。1.1基于边缘的分割方法边缘是描述点云物体形状的基本特征，这种方法检测点云一些区域的边界来获取分割区域，这些方法的
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2024-02-29 11:25:17
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PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds]1.背景和亮点这是一篇来自19年工业界的文章，在此之前对于不规则的稀疏的点云的做法普遍分为两派:将点云数据量化到一个个Voxel里，常见的有VoxelNet 和SECOND , 但是这种做法比较普遍的问题是由于voxel大部分是空集所以会浪费算力(SCOND利用稀疏
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2023-11-21 17:28:08
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今天刚刚得到消息，之前投给IROS 2017的文章收录了。很久很久没有写过博客，今天正好借这个机会来谈谈点云卷积网络的一些细节。 1、点云与三维表达三维数据后者说空间数据有很多种表达方式，比如：RGB-D 图像，体素图像，三维点云等。这些三维数据的表达方式各有特点：RGB-D 图像可以直接从Kinect 读到，而且是规整的，适合直接用于现存的图像处理框架。体素图像更直观的展示物体的三维形
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2023-10-26 21:13:19
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说明最近的项目用到了PCL里的旋转平面，然后又需要按一定的角度旋转，因此对于给定一个平面的数据集，需要利用RANSAC算法拟合出平面方程，然后根据需要，求出相应的角度并按一定的方式旋转，程序大体上分为两个功能，一个是拟合平面求方程，一个是旋转点云。方法拟合平面有两种方法，最小二乘法，和RANSAC算法。PCL库中SACSegmentation类中用的是RANSAC的算法来拟合平面的。关于为什么用R
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2024-06-27 21:38:53
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一、概述在3D点云目标检测领域，对于数据输入的处理一般有三种：多视角。将三维点云投射到多个二维平面形成图像体素，voxel，将三维点云切割成多个小块，这些小块就叫体素，类似像素。这是最自然的一种想法，正如像素通过规律排列形成二维图像，体素也是通过规律排列形成三维体的，并且可以使用3D卷积像图像一样进行操作。然而这样做会增加一个维度，时间和空间复杂度都非常高（想想一下（416,416,416）的输入
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2023-07-29 23:18:10
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点云模型与三维信息 三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体 - 背景解耦。除此之外，对于视觉测量来说，物体的二维信息往往随射影方式而变化，但其三维特征对不同测量方式具有更好的统一性。与相片不同，三维图像时对一类信息的统称，信息还需要有具体的表现形式其表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相
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2023-10-06 19:17:35
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简单理解云计算的模式关于IaaS、PaaS和SaaS的相关概念网上一抓一大把，不再累述，可以参考一下文章： 既然想要了解云计算，那么八成你是一个开发人员，或者和IT行业密切相关的人。 那么接下来的例子中相信你可以很容易理解。首先需要明确的一点是，云计算不是一种新的技术，而是一种新的服务模式。IaaS：这一层划分的界线是比较清晰的，就是为你提供硬件整合方案。 现在你是一个Java开发人员，你要让
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2023-09-23 00:36:43
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目录前言算法解析算法流程线/面特征与线/面地图的残差与对应优化向量计算LM算法推导主体部分推导基于Tait-Bryan xyz extrinsic rotations的雅克比推导代码剖析 前言LOAM点云匹配部分极为经典，可以说是LOAM整个框架的核心，其运算速度快，精度高，自14年发布，并在后续拿下kitti冠军后，直到现在仍然被广泛使用，但在后续的推广中仍然有一些问题，这里做一些解析并记录下
# Python计算点云高频信息
## 简介
点云是由一个个离散的点组成的三维空间数据集合。在许多应用中，点云是从传感器（如激光雷达或摄像头）获取到的，可以用于三维重建、目标检测、机器人导航等领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python计算点云的高频信息，以便于更好地理解和分析点云数据。
## 点云数据的表示
点云数据通常以坐标和属性值的形式存储。坐标表示点在三维空间中的位置，而属性值可
原创
2023-09-27 19:47:59
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课题涉及到感知融合，首先需要将点云投影到图像上，本文利用ROS实现投影。分为两个ROS节点，一个节点负责不断读取点云原始bin文件，并以 sensor_msgs::PointCloud2 的消息格式发布话题；另一个节点对接收到的点云消息进行处理，把点云投影到相机图像上。 目录笔者环境一、创建ROS工作空间1. 创建工作空间目录2. 编译工作空间3. 设置环境变量二、创建投影功能包1. 统一格式2.
# 用OpenCV计算点云的长宽：入门指南
在计算机视觉领域，点云数据是一种常见的三维数据表示格式。使用Python中的OpenCV库，我们可以计算点云的长和宽。在这篇文章中，我们将通过一个简单的流程指引你逐步实现这个目标。以下是我们的工作流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------
目录一、注解：二、代码流程：2.1 主函数：main2.2 MultiScanRegistration类的构造2.3 类对象multiScan调用setup函数2.3.1 参数配置 RegistrationParams2.3.2 子类ScanRegistration调用其函数setupROS2.3.3 激光参数确定三、IMU回调函数 四、点云数据 回调函数
# Python PyVista点云体积计算
在计算机视觉和计算几何领域，点云是一种非常重要的数据结构，通常用于三维建模、物体识别和体积计算。PyVista是一个基于VTK（The Visualization Toolkit）库的强大Python库，可以简单地处理和可视化点云数据。本文将介绍如何使用Python中的PyVista库计算点云的体积，并通过示例代码进行说明。
## 什么是点云？
“Offered the choice between mastery of a five-foot shelf of analytical statistics books and middling ability at performing statistical Monte Carlo simulations, we would surely choose to have the latte
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2024-06-17 07:04:47
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表面法线是几何体表面的重要属性，在很多领域都有大量应用，例如：在进行光照渲染时产生符合可视习惯的效果时需要表面法线信息才能正常进行，对于一个已知的几何体表面，根据垂直于点表面的矢量，因此推断表面某一点的法线方向通常比较简单。然而，由于我们获取的点云数据集在真实物体的表面表现为一组定点样本，这样就会有两种解决方法：使用曲面重建技术，从获取的点云数据集中得到采样点对应的曲面，然后从曲面模型中计算表面
微云全息（NASDAQ：HOLO）点云降噪算法为单光子激光雷达数据进行实时3D全息重建微云全息（NASDAQ：HOLO）在全息激光雷达的点云算法领域一直处于行业领先地位，微云全息服务众多知名的新能源汽车企业以及ADAS汽车控制系统集成商或设备研发企业。随着汽车制造商和领先的移动技术领域，寻求全面的数字感知解决方案以加速和规模化其自动驾驶技术的应用。微云全息全息激光雷达利用这一市场趋势为大规模自动驾
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2024-07-09 21:24:20
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