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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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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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
表面法向量是几何表面的重要属性，广泛应用于许多领域，如估计产生阴影和其他视觉效果的光源。给定一个几何曲面，通常可以用垂直于该点的向量来推断该点上法线的方向。然而，由于我们获取的点云数据集代表了真实表面上的一组点样本，因此有两种可能性:利用曲面网格化技术，从获取的点云数据集中获取下垫面，然后从网格中计算曲面法线；使用近似直接从点云数据集推断表面法线。尽管存在许多不同的常规评估方法，但最简单的方法的原
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2023-12-21 23:39:52
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上一次记录了MATLAB点云处理：1点云的读取、显示和保存MATLAB点云处理1这次继续写MATLAB点云处理：2点云最近点查询和法向量计算、通过索引提取点云这次主要是点云的法向量计算和最近点查询法向量计算MATLAB提供了函数pcnormals用于计算点云的法向量，下面用经典的兔子展示一下clc,clear
rabbit = pcread('rabbit.pcd')通过上述代码，点开加载的兔子，
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2024-06-16 07:06:49
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点云法线点云法线有什么用点云渲染：法线信息可以用于光照渲染，有些地方也称着色。如下图所示，左边的点云没有法线信息，右边的点云有法线信息。比如Phone光照模型里，漫反射光照符合Lambert余弦定律：漫反射光强与N * L成正比，N为法线方向，L为点到光源的向量。所以，在模型边缘处，N与L近似垂直，着色会比较暗。点云的几何属性：法线可用于关的信息，广泛应用于点云注册，
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2024-04-01 13:56:34
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关键词：地基激光雷达点云模拟XML文件作者：李二日期：07/05/2020 - 08/05/2020我目前仅仅使用了TLS模式进行模拟，所以先讲一下TLS的模拟经验。
ALS和MLS的模拟，以后肯定也会做一下1. 明确模拟数据需求在正式模拟自己的数据之前，一定要明确好自己的模拟数据需求，毕竟一次TLS的模拟耗时挺长的(在尽可能贴近野外测量参数设置条件下)。比如我这里要做森林样方的TLS点云模拟，目
PointNet++《PointNet++：Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space》PointNet++是继PointNet之后的又一篇Point-base的点云数据分割、分类网络。1引文点云是由一组无序的点组成的数据形式，其在空间中点的位置是确定的，空间中每一个点之间会进行交互，在其局部邻域内构成物体信
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2024-04-23 16:52:35
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python实现排序算法（一）排序算法介绍所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。 在学习算法的时候，需要学会理解算法是如何实现的，掌握其算法的原理，以及如何判断算法的优越性。冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算
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2024-04-16 12:04:40
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文章目录一、简介二、操作流程参考资料 一、简介CloudCompare中主要提供了两种距离计算:点云与点云的距离计算以及点云与曲面网格的距离计算，之所以没有第三种“网格与网格”的距离，是因为CloudCompare将网格与网格距离转换为点云与曲面网格的距离。
二、操作流程1、加载两个点云。
2、选中两个点云，点击图中按钮（或是Tools>Distances）。
3、
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2024-08-02 20:02:43
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SIFT地理特征匹配一 SIFT算法： SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)，由David G.Lowe提出，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。SIFT算法可解决的问题有目标的旋转、缩放、平移（RST）、图像仿射/投影变换（视点viewpoint）、弱光
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2023-10-15 14:05:10
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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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Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor前言一、K-means聚类 k-means代码k-means++算法二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor读取VOC格式数据集k-means聚类生成anchor总结 前言前面文章说过有关锚框的一些
一、点云法线估计(直接从点云数据集中近似推断表面法线)1、尺度选择根据所需要的细节需求为参考，选择确定的邻域所用的尺度。简言之，如
原创
2023-03-04 00:23:30
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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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目标最近有想要在Houdini中可视化模型的法线数据的情况，就像UE中这样：但是发现Houdini中似乎没有现成的方法（还是我没找到？）。 我想，实现它在原理上很简单——只是将法线数据输出到颜色就可以了。不过在Houdini中我还没做过类似的东西，因此还是学习了一些内容。本质上，目标是写一个简单的着色器，主要参考Houdini官方文档：使用GLSL写一个自定义的视口着色器（Writing a cu
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2024-05-13 09:06:55
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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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# Python 中的 SDF 法线计算
在计算机图形学中，法线是描述表面方向的重要向量，特别是在渲染、光照等领域。Signed Distance Function（SDF）是一种典型的用于描述几何体的函数，可以非常方便地计算表面法线。本文将通过 Python 示例来展示如何计算 SDF 的法线。
## 什么是 SDF
Signed Distance Function（SDF）是一个函数，它
1.通过扫描获取点云数据，首先经过滤波（直通和邻域），并进行点云稀疏化，得到有效配准数据，经过配准生成三维点云地图。其中配准算法有基于特征的匹配、ICP(标准迭代最近点：搜索效率慢，且容易陷入局部最优解）和改进ICP。点云配准累计误差随着配准幅数越多误差越大，最终会导致生成三维点云严重失真。（1）基于特征的配准：先进行图像数据特征提取，然后对每个提取特征进行比对，获取特征匹配集合，最后根据集合的映
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2024-01-24 23:21:03
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在获取点云数据时，由于设备精度，操作者经验，环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理。PCL中点云滤波模块提供了很
