机构:波恩大学 本文解决的问题是旋转式激光雷达点云数据的语义分割问题，其在进行处理时以原始点云作为输入，不丢弃任何点的信息。分割精度超越了现有SOTA，且速度快于激光雷达的帧率（10Hz）RangeNet++RangeNet++ 基于2D-3D投影的分割思路,处理流程大概可以分为4步：将点云数据转换为range image(距离图像，应该是名称中’range’的由来)在range image上进行
转载
2024-02-22 18:16:51
140阅读
一、平面模型分割1、分割代码//平面分割代码#include <pcl/ModelCoefficients.h>//模型系数相
原创
精选
2023-03-04 00:22:18
1594阅读
u...
原创
精选
2023-03-06 02:48:30
1093阅读
link概述¶点云Point Cloud是三维空间中，表达目标空间分布和目标表面特性的点的集合，点云通常可以从深度相机中
原创
2023-01-25 20:47:48
199阅读
PCD版本在点云库（PCL）1.0版本发布之前，PCD文件格式有不同的修订号。这些修订号用PCD_Vx来编号（例如，PCD_V5、PCD_V6、PCD_V7等等），代表PCD文件的0.x版本号。然而PCL中PCD文件格式的正式发布是0.7版本（PCD_V7）。文件头格式每一个PCD文件包含一个文件头，它确定和声明文件中存储的点云数据的某种特性。PCD文件头必须用ASCII码来编码。PCD文件中指定
转载
2023-10-13 10:24:30
145阅读
点云滤波的概念点云滤波是点云处理的基本步骤，也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波，但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个方面：1.点云不是函数，对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义。所以点云无法建立横纵坐标之间的联系。2.点云在空间中是离散的。和图像，信号不一样，并不定义在某个区域上，无法以某种模板
转载
2024-01-17 10:08:28
43阅读
PointCloud在PCL中最基本的数据类型就是PointCloud了。它是一个C++类，包含了如下的数据成员（括号中是这个数据的数据类型）： 一、width(int) 指定了点云数据中的宽度。width有两层含义： 1） 可以指定点云的数量，但是只是对于无序点云而言。 2） 指定有序点云中，一行点云的数量。有序点云（organized point
转载
2023-11-23 19:07:05
82阅读
PCL点云概述点云处理技术广泛应用在逆向工程、CAD/CAM、机器人学、激光遥感测量、机器视觉、虚拟现实、人机交互、立体3D影像等诸多领域。由于其涉及计算机学、图形学、人工智能、模式识别、几何计算、传感器等诸多学科，但一直以来由于点云获取手段的昂贵，严重阻碍其在各个行业上的广泛应用，也造成国内点云处理的理论性和工具性书籍匮乏。在2010年，随着消费级RGBD设备（低成本点云获取）的大量上市，以微软
转载
2023-12-17 18:58:45
4阅读
PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法，例如：直通滤波、统计滤波、双边滤波、高斯滤波、基于随机采样一致性滤波等。同时，PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理的情况，如下： 点云数据密度不规则需要平滑 因遮挡等问题噪声的离群点需要去除 数据冗余需要下采样 &
转载
2023-09-28 12:21:52
524阅读
背景点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。平面分割工作原理：采用RSNSAC算法，Ransac为了找到点云的平面，不停的改变平面模型（ax+by+cz+d=0）的参数
转载
2023-11-07 23:30:45
46阅读
### 如何使用Python实现PCL点云处理
在现代计算机视觉和机器人领域，点云处理是一个非常重要的技术，通常使用PCL（Point Cloud Library）来处理点云数据。本文将详细讲解如何在Python中实现PCL点云的基础操作。
#### 流程概述
以下是实现“PCL点云Python”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必
# Python与PCL点云处理
点云（Point Cloud）是一种广泛用于三维建模和计算机视觉中的数据表示形式。点云是通过三维扫描设备（如激光雷达、深度摄像头等）获取的空间中的离散点集合。每个点通常由其在三维空间中的坐标（x, y, z）以及其他属性（如颜色、强度等）组成。
Python是进行点云处理的热门编程语言之一，特别是与PCL（Point Cloud Library）库结合使用时。
本文描述了如何通过KITTI数据集，读取激光雷达点云数据，并通过ground truth，对前后两帧点云进行旋转变换，使得二者统一坐标系，不断叠加点云进行点云建图的过程。使用的是KITTI odometry中的07号数据集。其主要内容包括：1）点云文件的格式转换2）点云转换矩阵的推导3）代码以及文件资源链接有关KITTI数据集的介绍请看参考链接或者KITTI官网参考链接1、坐标系的转换2、KITT
主要介绍PCL库的一些基本的点云类型、相关数据类型以及ROS接口消息，和一些常用的算法。用到的一些PCL点云类型pcl::PointXYZ: 这是最简单也可能是最常用到的点类型;它只储存了3D xyz的信息。
pcl::PointXYZI: 这种类型非常类似于上面的那种，但它还包含了一个描述点亮度(intensity)的字段。当想要获取传感器返回的亮度高于一定级别的点时非常有用。还有与此相似的其
转载
2024-08-12 09:23:17
127阅读
一、点云配准PCL中的点云配准方法：https://www.sohu.com/a/321034987_715754点云配准资源汇总：https://mp.weixin.qq.com/s/rj090vstXl8nlI_lWndmTg 1、PCL ICP算法实现点云精配准： 2、PCL 点到面的ICP精配准： 3、PCL 点到面的ICP（非线性最小二乘）： 4、PCL 4PCS算法实现点云配准： 5、
转载
2023-07-07 20:41:35
555阅读
三维点云之PCAPCAPCA定义PCA属性与作用PCA的实现步骤将原始数据按列组成 n 行 m 列矩阵 X；将 X 的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；求出协方差矩阵
求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前 k 行组成矩阵 P；Y=PX 即为降维到 k 维后的数据。 PCAPCA定义PCA（Princi
1.定义：ICP（Iterative Closest Point）细化是一种点云配准算法，用于将两个或多个点云数据集对齐，以便进行后续的三维重建、拓扑分析等操作。在ICP细化中，通过迭代计算最小化两个点云之间的距离，来优化一个点云到另一个点云的转换矩阵（旋转矩阵和平移向量）。通过反复迭代，ICP细化算法可以逐步地将两个点云对齐，使它们的误差越来越小，最终达到一个较好的配准效果。ICP细化算法常用于
转载
2024-02-03 22:12:20
1100阅读
目录简介PCL中的PointT类型1. PointXYZ2. PointXYZI3. PointXYZRGBA4. PointXYZRGB5. PointXY6. InterestPoint7. Normal8.PointNormal9. PointXYZRGBNormal10. PointXYZINormal11. PointWithRange12. PointWithViewpoint13.
本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充。一、 PCL中点云配准技术的简单实现 在同一文件夹下，有测试数据文件monkey.ply，该文件是利用Blender创建的默认Monkey模型。利用如下代码，将初始点云（图中绿色点云）进行旋转平移，得到目标点云（图中红色点云）。// 旋转矩阵的具体定义 (请参考 https://en.wikipedia.org/w
转载
2023-06-15 00:55:13
623阅读
基本类型：PointCloud<>，是一个模板类，模板所包含的数据内容有以下几个width(int)：指定点云数据集的宽度
对于无组织格式的数据集，width代表了所有点的总数对于有组织格式的数据集，width代表了一行中的总点数height(int)：制定点云数据集的高度
对于无组织格式的数据集，值为1对于有组织格式的数据集，表示总行数
points(std::vecto
转载
2023-08-28 14:27:19
325阅读
