opencv 特征提取、匹配(一)opencv中特征提取和匹配步骤: 提取特征 生成特征的描述子 特征匹配opencv对应类: 图像特征的提取 — FeatureDetector 特征描述子生成 – DescriptorExtractor 特征的匹配 – 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
# 使用PythonOpenCV实现重建的入门指南 在计算机视觉和图像处理领域,重建是一个常见而且重要的任务。是三维空间中的一组集合,通常用于表示物体的形状和表面。在本文中,我们将通过步骤分解的方法帮助你理解如何使用Python OpenCV实现重建。 ## 流程概览 首先,我们将这个过程分解为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 10月前
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PCL库种surface模块是用来对三维扫描获取的原始点进行曲面重建的,该模块包含实现重建的基础算法与数据结构。1.Class pcl::ConcaveHull< PointInT >类ConcaveHull实现了创建凹多边形的算法,该类的实现其实是Hull库实现的接口封装,ConcaveHull支持二维和三维集。#include <pcl/surface/concave
转载 2023-12-27 18:27:55
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讲在前面:本教程类似于教会你加减乘除(基础、分割、滤波、配准),然后自己做一道包含加减乘除的综合题(实践操作)。此教程用最简单的例程,给大家直观感受。就像做一道物理大题,我们总用理想情况,便于理解学习。因此,所有的示例都围绕斯坦福的小兔子展开。我不会带你们看官方文档,而是用自己的想法和语言来表达,目的是让一头雾水的人会去应用。毕竟我知道,做这个的大多数人,也只是为了应用,如果去深究原理,必然也
转载 2024-09-04 22:51:07
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三维学习(4)5-DBSCNA python 复现-2-kd-_tree加速因为在上一章DBSCAN在构建距离矩阵时,需要构建一个N*N的距离矩阵,严重占用资源,古采用kd_tree搜索进行进一步的优化,使用kd_tree 的radius NN 进行近邻矩阵的构建,大大提高运算速率DBSCNA python 复现-1- 距离矩阵法使用自写、scipy库、sklearn库 kd-tree DBS
生成 3D 网格的最快方法已经用 Python 编写了几个实现来从云中获取网格。它们中的大多数的问题在于它们意味着设置许多难以调整的参数,尤其是在不是 3D 数据处理专家的情况下。在这个简短的指南中,我想展示从生成网格的最快和最简单的过程。1、介绍是具有 3 轴坐标(x, y, z)的的集合。这种类型
转载 2023-09-20 22:11:33
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读取的两种方式PCL提供了两种pcd读写方式,其中PCD(Point Cloud Date,数据)对应的文件格式为 (*.pcd),是 PCL官方指定格式,具有 ASCII 和 Binary 两种数据存储类型。其中 ASCII 格式的可以直接用记事本查看;Binary 格式的无法用记事本查看,但速度更快。方式1 PCDReader;PCDWriter方式2 loadPCDFil
转载 2024-01-12 06:34:51
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一. 基于多项式平滑及法线估计的曲面重建本小节介绍基于移动最小二乘法(MLS)的法线估计、平滑和数据重采样。有时,测量较小的对象时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话会使重建的曲面不光滑或者有漏洞。这些不规则很难用统计分析消除,所以为了建立完整的模型必须对表面进行平滑处理和漏洞修复。在不能进行额外扫描的情况下,我们可以通过对数据重采样来解决这一问题,重采样算法
# Python VTK 重建指南 在计算机视觉和三维重建领域,是一个重要的数据结构,通常用来表示物体的形状。VTK(Visualization Toolkit)是一个流行的开源工具,广泛应用于可视化和图形处理。本指南将带你实现“Python VTK 重建”的步骤。 ## 整体流程 首先,让我们看一下整个重建的流程。每个步骤都有其特定的任务和代码实现。 | 步骤 | 描述
原创 2024-10-03 06:34:25
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项目需求,需要做三维重建的一个东西。于是查到一个博主写的博客。.于是down的它的代码进行复现一下。1.初始实验准备采用vs2017+openframework+opencv。于是安装好vs2017, 下载好of_realease_2017的openframework并解压到。然后建立一个of的空项目,但是发现这都没法编译通过。这个配置过程可参照 .初始过程都没编译通过,于是决定放弃了。
手头有三个prime sensor摄像头,分别固定在不同角度,打算根据RGBD信息,将三个摄像头的数据拼接起来。设备限制+能力不足,一直没有把point cloud library 1.8环境搭建起来,因此无法实时读取信息。此外,笔记本电脑USB芯片总线中断协议限制,亦无法同时使用三个摄像头。在如此坑爹的境地,分享下我是怎么搞三维重建的。。。。本文环境win7+vs2012+opencv2
一段时间以来一直对三维重建中的分层重建概念理解的比较模糊,这两天特地梳理了一下,用博文记录下来,也希望给各位观众朋友们带来帮助,如果发现文中有任何错误,请直接留言或者cveric@foxmail.com给我^_^。NO0.两视图重建基于图片序列的三维重建不管在科研还是实际应用中都有了比较成功的实现,Bundler就是一个很不错的例子,随后的VisualSFM也已经得到了很好的应用,近两年发展较快的
1、主要参考(1)最主要参考,官方的blogMake fragments — Open3D 0.16.0 documentation(2)操作流程参考Python从RGBD数据进行3D场景重建 - 百度文库(3)blogOpen3d利用彩色图和深度图生成进行室内三维重建_两车面包人的博客_生成的没有颜色(4)数据集来源ICL-NUIM RGB-D Benchmark Dataset2、使用
转载 2024-03-12 00:25:17
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1、是某个坐标系下的的数据集。包含了丰富的信息,包括三维坐标 X,Y,Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在组成特点上分为两种,一种是有序,一种是无序。有序:一般由深度图还原的,有序按照图方阵一行一行的,从左上角到右下角排列,当然其中有一些无效因为。有序按顺序排列,可以很容易的找到它的相邻信息。有序在某些处理的时候还是很便利的,但是很多情况下是无法
转载 2023-08-09 17:39:06
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在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分,(1)用最小二乘法对进行平滑处理新建文件resampling.cpp#include #include#include //kd-tree搜索对象的类定义的头文件 #include
几何建模的研究范围比较宽,有点数据的网格重建,网格简化、几何压缩、参数化、细分平滑、网格重建、分割、变形、编辑等诸多领域。这里对主要的领域进行了简单的介绍,给出部分经典文献,对于部分专业名词进行了解释。有错误的地方希望大家指出,更欢迎大家补充,我也会间或对这个贴进行更新。1. 数据的网格重建(Surface reconstruction from point cloud data)我们知道,
转载 2024-05-09 12:56:59
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点击公众号“计算机视觉life”关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击“知识星球”查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 小白:师兄,师兄,你在《从零开始一起学习SLAM | 给点加个滤网》、《从零开始一起学习SLAM | 平滑法线估计》中都提到了点网格化,这个听起来高大上,不过到底是什么意思呢?师兄:别急
数据进行三角化重建大致步骤:程序先读取文件;然后计算法向量,并将法向量和坐标放在一起;接着使用贪婪三角化投影算法进行重构,最后显示结果。由于获取的数据中常常伴有杂点或噪声,影响了后续的处理,因此为了获取完整的模型,需要对数据进行一定的预处理,常用的方法有滤波去噪、数据精简、数据插补等。定义并读取数据:pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptr cl
1.简介Open3D:一个用于3D数据处理的现代库Open3D是一个开源库,支持处理3D数据的软件的快速开发。Open3D前端在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端经过高度优化,并设置为并行化。我们欢迎来自开源社区的贡献。Open3D的核心功能包括:三维数据结构三维数据处理算法现场重建表面对齐三维可视化物理渲染(PBR)3D机器学习支持PyTorch和TensorFlow
一个简单的利用VTK根据三维坐标点集生成的例子,仅供参考。一、环境:vtk-8.1 & vs2013(需自行配置vtk的环境)二、我所读取的三维坐标点集为txt格式文件,每个的x,y,z坐标为单独一行。至于读取方法可以根据自己的集数据结构重写读取方法,源码如下:#include #include #include #include #include #include #
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