一、前言：自己才接触这一部分，如有错误，大家指出。后续会补充，这个相当于自己学习笔记，便于后面复习。大篇数学公式 真的是。首先我们要弄明白，什么是特征点：特征点的组成： 1.关键点：指特征点在空间里的位置（x,y,z坐标）（二维就是图像的位置） 2.描述子：通常是一个向量，按照某种人为设计的方式，描述了该关键点周围点的信息
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2024-09-11 11:56:34
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一、随便扯扯的概述 在进入到计算机图形学的研究中已经过去了好几个月了，自然免不了要跟PCL打交道。在学习PCL的过程中，越来越觉得PCL真的是个非常强大的工具，让人爱不释手，但同时也让人感到沮丧，因为你会发现，你有的想去实现的想法PCL里面都早就实现了，并且效果还非常好。这里就我在学习提取点云特征的过程中遇到的一个PCL里面的一个非常简单并且基
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2024-02-17 10:45:53
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快速点特征直方图(FPFH)描述子已知点云P中有n个点，那么它的点特征直方图（PFH）的理论计算复杂度是，其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中，密集点云的点特征直方图（PFH）的计算，是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式，称为快速点特征直方图FPFH（Fast Point Feature Histograms）为了简化直方图的特征计算，
本文介绍一篇3D点云分割网络：Cylinder3D，论文已收录于 CVPR 2021。 这里重点是理解本文提出的 Cylindrical Partition 和 Asymmetrical 3D Convolution Network。论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2011.10033.pdf项目链接为：https://github.com/xinge008/Cylind
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2024-01-22 09:55:00
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问题提出：在现实中，我们经常面临对整片点云或者网格按照某种要求做特定的处理，这种处理可以是旋转，平移，缩放，找连通域，分类，分割或者某些特定的操作。这些问题的本质就是理解并找到当前这片点云或者网格的某种局部或者全局的特征。然后在这些特征的基础上，按照既定的对这些特征的要求，对找到的这些特征来进行特定的操作。而对这些特征的准确理解是算法得以可靠的解释以及改进的依据。 这些特征，可以是局部的某个区域的
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2024-04-11 20:07:51
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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
一、概述点云特征在定义上（以我个人理解）大致可以分为两大类：一类是类似于深度学习的featrue map意义，通过计算一些算子来描述点云局部，这种描述只是一种标识符，并没有实际的几何意义，比如 PFH或者 FPFH 之类的，它们只是通过对每个点的局部邻域计算一个 维或者 维的向量来描述当前点，这跟机器学习中的 是一样的，通过这类特征可以用来做点云的配准（其中某些特征可以进一步处理【模式识别】
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2024-02-26 21:28:08
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/**************************LIBRARIES**************************/// Include the ROS library#include <ros/
原创
2022-05-23 16:58:58
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关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。 在文章开始之前，有非常重要的一点要说明，点云中任意一点，都有一定概率作为关键点。关键点也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值，最终求的亚像素坐标
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2024-07-31 17:43:35
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# 提取点云特征描述向量的Python实现教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会带领你，一位刚入行的小白，学习如何实现“python提取点云特征描述向量”。在本篇文章中，我会首先告诉你整个流程，并通过表格展示每个步骤；然后详细讲解每个步骤需要做什么，提供相关代码和注释，让你能够轻松理解并实现这一功能。
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD;
A(
原创
2024-05-02 03:59:41
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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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一.基于基于传统方法的三维点云目标检测的基本流程：1.点云预处理（例如点云降采样等前处理方法） 2.分割地面（暴力法以及Ransac算法） 3.点云聚类方法介绍： 4.特征提取 提取点云的某些特征向量 特征提取主要包括： 1.2D特征：2d几何特征：半径、点密度、面积…… 2d局部形状特征：基于累积图的特征：格网点数、高程差、高程标准差… 2.3D特征：3d几何特征：半径、高程差、高程标准差、点密
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2024-04-29 15:24:49
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单点特征三维坐标回波强度法线主曲率高程差表面法线和曲率可以很好的代表一个点的几何特征，计算较快且算法简单。但是他们不能捕获细节，它们只是点的近邻的几何特征的近似估计。因此，大多数的场景往往会包含很多有相似特征的点。局部特征使用近似法来计算查询点的最近邻元素有两种常用的查询类型：决定一个查询点的k个邻域元素。在半径r的范围内确定一个查询点的所有相邻元素。但是由于采样密度不同，可能会导致邻域的覆盖大小
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2024-02-14 15:20:41
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#include <pcl/features/normal_3d.h>#include <pcl/features/pfh.h>#include<pcl/visualization/
原创
2022-05-23 16:57:35
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不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。 那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RA
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2024-06-24 10:01:02
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一、 SIFT算法1、算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 &n
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2023-11-01 20:48:54
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, 三维数字化技术是逆向工程中的首要环节, 在实际测量过程中, 由于受被测物体几何形状及测量方式的限制, 测量设备需要从不同视角对物体进行多次定位测量, 然后对各个不同视角测得的点云数据进行多视拼接, 统一到1 个全局坐标系下, 即点云拼接问题., 其实质是把不同的坐标系下测得的数据点云进行坐标变换, 问题的关键是坐标变换参数R( 旋转矩阵) 和t ( 平移矢量) 的求取。, 初始配准是为了缩小点
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2024-02-26 07:18:14
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1.引言在计算机视觉发展初期，机器对客观世界的视觉感知主要依赖相机捕获的二维图像或图像序列。然而世界在欧氏空间内是三维的，图像因为仅仅捕捉了世界在某个视角下投影的信息将在对物体的尺度和几何属性表征上产生不确定性。相比之下，点云（Point cloud）作为一种最原始的三维数据表征能够精准地反映物体的真实尺寸和形状结构，逐渐成为了机器视觉感知所依赖的另一种数据形式。图1 典型的主动式和被动式点云传
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2022-09-21 14:28:36
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OpenCV Python 特征匹配【目标】特征匹配Brute-Force Matcher 和 FLANN Matcher【理论】Brute-Force Matcher字面意思是蛮力匹配器，所以它的过程也很简单，从一个集合里取出一个特征描述子，然后与第二个集合里的特征逐个的进行匹配比较。返回最近的一个。对于BF matcher，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象
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2024-04-21 07:05:26
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计算机视觉中，描述符是一种描述关键点的方法，它完全依赖于用来提取描述符的特定算法，并且与关键点（在KeyPoint类中定义）不同，除了每一个描述符表示一个关键点这一点之外，描述符没有共同的结构。 我们可以使用d
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2023-11-18 13:25:55
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