1 点云概述 随着3D采集技术的飞速发展，3D传感器成本逐步降低，得到更多的推广应用，包括各种类型的3D扫描仪、LiDAR和RGB-D相机（例如Kinect，RealSense和Apple深度相机）。这些传感器获取的立体数据可以提供丰富的几何信息（形状、大小、三维空间位置等）、特征信息（颜色、不透明率、反射率、反照率等）。与二维图像互补，立体数据可以更好地识别机器周围环境，捕捉目标细节信息，在不
1,PCL三维点云拼接融合技术2,PCL系列——拼接两个点云
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2021-08-18 13:50:08
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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，将三个摄像头的点云数据拼接起来。设备限制+能力不足，一直没有把point cloud library 1.8环境搭建起来，因此无法实时读取点云信息。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
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2024-04-06 21:55:01
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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
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2024-08-21 08:25:52
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选自arXiv，作者：Wenxuan Wu、Zhongang Qi、Li Fuxin，机器之心编译。
3D 点云是一种不规则且无序的数据类型，传统的卷积神经网络难以处理点云数据。来自俄勒冈州立大学机器人技术与智能系统（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的对非均匀采样的 3D 点云数据进行卷积操作，该方法在多个数据集上实现了优秀的性能。如将 CIFAR
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2024-03-29 12:39:43
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讲在前面：本教程类似于教会你加减乘除(点云基础、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
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2024-09-04 22:51:07
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一、opencv宽高对应关系：Mat.rows = Mat.size().height = 高
Mat.cols = Mat.size().width = 宽
int sz_1[2] = { 200, 400 }; // {高，宽} {Mat.rows,Mat.cols}
Mat m = cv::Mat(2, sz_1, CV_8UC1,Scalar::all(255));
or
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2024-04-10 13:06:58
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作者：不知道叫什么好 本文介绍一篇CVPR2020中关于点云分割的文章。目前，大部分点云文章主要研究的是，如何构建适用于点云的卷积操作，从而直接在3D点云上执行卷积，实现分类、分割、检测等任务。而这篇文章使用了完全不同的方法，其先将点云映射为2D图片（3D点与2D像素坐标一一对应），然后直接用2D卷积网络来处理得到的2D图片。本文主要从代码实现的角度来对这篇文章进行大概介绍。代码：论文：Learn
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。
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2024-10-11 19:08:10
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OpenCV学习笔记(15)使用OpenGL显示双目视觉三维重构效果
2010年06月24日
上一篇笔记中使用Matlab初步显示了双目视觉重构出的环境三维效果图，不过并没有加上纹理信息。在OpenCV中文论坛里，大象的帖子（http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f
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2024-03-13 15:37:08
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记得3年前，也是在这个秋天，第一次接触到了c++,作为了本人入坑c++的第一个辅助学习工具opencv2.4.9,还是伴随我走过一段时间，相对于三维，二维的世界实在是太幸福了，本身不需要太复杂的算法，对于有理论基础的的人，图像算法相对易于实现，所以造就了opencv的日益强大，同时也感谢老外造福人类的这
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2024-05-21 14:41:43
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三维计算视觉研究内容包括： （1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最近点迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。 （2）多视图三维重建：
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2024-05-09 21:47:41
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由于众多技术的进步，3D传感变得越来越精确和廉价。目前已有的不同类型的三维传感技术，包括激光雷达（LiDAR）、飞行时间（Time-of-Flight）和多视点立体（Multi-View Stereo）。尽管3D传感器仍然相对昂贵，并且需要专业知识才能操作，但正是微软Kinect的发布使得精确和廉价的3D传感成为现实。它的成功伴随着计算机视觉研究社区的许多新发展，这使得许多新的应用成为
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2023-11-28 15:38:00
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点云数据结构 点云数据结构非常简单，只有点的三维坐标信息和法线信息。下面是一个点云表示的抽象类：class GPP_EXPORT IPointCloud
{
public:
IPointCloud(){}
virtual Int GetPointCount() const = 0;
virtual Vector3 GetPoint
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2023-09-06 08:22:43
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什么是3D点云？点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。相比于2D图像来说，3D点云数据具有很大优势，它可以提供丰富的几何、形状和尺度信息；并且不易受光照强度变化和其它物体遮挡等影响。因此，3D点云能够很好地了解机器的周围环境。3D点云语义分割3D点云语义分割被用在自动驾驶、机器人等许多领域中，目前，已经
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2024-01-20 22:40:46
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标题：Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration作者：Kenji Koide, Masashi Yokozuka, Shuji Oishi, and Atsuhiko Banno代码：https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp.git本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各
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2024-08-09 11:57:56
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Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法关键点就是一小块图像，而描述符是一种数学结构，通常为一组浮点数。而如何更好地将图像信息抽象为描述符将是一个主要的问题。同时，对于描述符，它应该能够针对不同的场景，给出一定的旋转不变性。关键点和描述符的是三个主要的应用场
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2024-04-26 13:50:23
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目录 目录前言跟踪算法OpenCV30提供的跟踪APIopencv32vs2013opencv_contrib32opencv32和opencv_contrib32源码下载cmake编译opencv320总结参考链接下载地址 前言前面一直使用camshift做跟踪，但是camshift实际使用的效果并不怎么好。随着对OpenCV稍微了解了一点点之后，看到这篇博客[同时看到这篇博客自适应三特征融合之
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2024-05-11 08:55:12
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理论在计算机视觉估计中，从n个3D到2D点对应的相机姿势是基本且易于理解的问题。 该问题的最一般版本需要估计姿势的六个自由度和五个校准参数：焦距，主点，纵横比和歪斜。 使用众所周知的直接线性变换（DLT）算法，可以建立至少6个对应关系。 但是，对问题进行了若干简化，这些简化成为提高DLT准确性的不同算法的广泛列表。最常见的简化是假设已知的校准参数，即所谓的Perspective- * n * -P
本文主要介绍两种读取点云和网格的方法，一种是通过open3d读取，另一种是通过pyntcloud读取，最后通过open3d进行可视化。第三种是通过pyvista读取再可视化。Open3D 官方文档，版本：0.13.0，安装命令：pip install open3d1.常见点云import
