任何一个点云处理软件一定少不了.las格式点云文件的读取，而读取.las文件主要依靠LASLib库，网上有不少在VS中配置LASLib的博客，但在QT中配置LASLib的博客却很少，因此今天来写一下，总的来说很简单，用半天左右时间即可完成。在配置LASLib之前，首先要对LASLib进行编译，我是在VS2017+WIN10的环境下进行编译的。编译过程主要参考了这两篇博客。这两篇博客写的很好，按照他
目录一、实现功能二、实现效果三、实现方法光源设置 材料设置平移旋转缩放绘制完整代码一、实现功能1、网格显示2、坐标轴显示3、鼠标操作旋转、平移、缩放4、点云显示二、实现效果 三、实现方法基于QGLWidget实现光源设置/**
* https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/win32/opengl/gllightfv
* @brie
转载
2024-06-26 15:45:55
392阅读
建筑物（含地库）激光SLAM点云可视化 文章目录1、打开点云数据2、基于“屏幕空间环境光屏蔽”的点云美颜3、拉横剖面、水平剖面进行局部点云可视化4、其他操作 “即时定位与地图构建”（Simultaneous localization and mapping，缩写为SLAM）是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目
转载
2024-04-28 09:58:27
301阅读
作者：Russell RobertsArcGIS Online 2017年9月发布新版本的同时，我们迎来了Scene Viewer的另一个令人兴奋的更新。我们为点云层（也是一种新的OGC层类型）增加了智能制图支持，并支持垂直坐标系。点云场景图层的智能制图现在，在Scene Viewer中您可以使用直观的用户界面和交互式绘图选项（如点颜色和点大小），来绘制点云场景图层。您可以直接在网络上将您的点
转载
2024-04-01 05:59:48
98阅读
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 | 给点云加个滤网》、《从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计》中都提到了点云网格化，这个听起来高大上，不过到底是什么意思呢？师兄：别急
转载
2024-09-02 17:11:06
530阅读
# Android OpenGL ES 绘制点云
随着计算机视觉和3D图形技术的发展，点云作为一种常见的数据格式，在许多应用中得到了广泛使用。例如，激光扫描、深度摄像头和三维重建等领域都依赖于点云数据。在Android开发中，可以使用OpenGL ES来绘制和可视化这些点云。本文将介绍如何在Android平台上使用OpenGL ES绘制点云，并提供示例代码。
## 点云的基本概念
点云是由大
一、点、直线和多边形我们知道数学（具体的说，是几何学）中有点、直线和多边形的概念，但这些概念在计算机中会有所不同。数学上的点，只有位置，没有大小。但在计算机中，无论计算精度如何提高，始终不能表示一个无穷小的点。另一方面，无论图形输出设备（例如，显示器）如何精确，始终不能输出一个无穷小的点。一般情况下，OpenGL中的点将被画成单个的像素（像素的概念，请自己搜索之~），虽然它可能足够小，但并不会是无
实际点云中隐藏着真实的曲面，如果能把这个曲面重构出来，然后选用代表性高的激光点（曲率、法向量过滤）与曲面进行匹配，则匹配精度会非常好，这就是IMLS ICP。１.基本思想IMLS(Implict Moving Least Square)Implict实际的意思就是隐式的构建曲面，Moving指的是随匹配点在参考系点云上进行窗口式的滑动，Least Square指的是利用最小二乘法来对曲面进行拟合可
转载
2024-04-06 12:23:25
91阅读
点云帧数据激光雷达点云数据会以一定频率从激光雷达传输到接收器，比如10Hz，就是每间隔0.1秒发送一帧点云数据。激光SLAM接收到每帧点云数据后，需要提取特征点，然后进行点云配准得到帧间位姿变换，累计变换得到里程计。点云特征数据点云特征点的提取，主要目的是为了配准，然而过滤掉大量非特征点数据，起到了减少数据量的作用。因为点云本身是稀疏的，所以点云的主要是特征是面特征，其次是线特征，很难利用点特征。
转载
2023-11-26 10:40:07
190阅读
阅读本篇文章需要提前掌握OpenGL顶点和着色器及摄像机的相关知识。
前面复现篇的两篇文章中介绍了Qt+OpenGL框架下顶点和着色器及摄像机的知识，接下来我们用这两个知识来实现3D领域非常常见的任务—点云显示和交互。
点云的显示
3D领域常见的一个需求是将点云显示出来给用户，这个功能乍一看好像还比较复杂，实则不然，只要我们学会Ope
转载
2024-04-08 12:36:19
904阅读
1评论
目录数据集增强仿射变换平移变换旋转变换尺度变换仿射变换添加噪声高斯噪声随机噪声下采样指定体素指定点数数据标准化 数据集增强仿射变换平移变换import numpy as np
import random
#文件名
old_file=r"rabbit.txt"
new_file=r"rabbit_change.txt"
#平移参数
x_offset=random.uniform(-10, 10
转载
2023-07-03 16:19:49
210阅读
在固碳测量中准确估算森林碳储量是整个固碳交易的基础。目前主要的森林碳储量估算方法包括样本土地盘查、微气象、遥感估算方法等。大多数学者通过无人机（UAV）和地面3D激光获得树点云。关于利用激光同步定位和映射（SLAM）技术获取树点云进行碳储量估算的研究很少。因此，本文采用激光SLAM技术获取人工林高精度树点云并提取树木信息参数，并在样地盘查法中采用体积衍生生物量法估算碳储量。无人机倾斜摄影测量技术可
最近有小伙伴在问，我想显示一个求得的三维点云中的每一个点的法向量的指向，怎么获得这种逼真的三维显示效果呢？当然是OpenGL啦，也是我自己用的比较习惯，所以就花了十几分钟帮助上面提问的小伙伴解决问题，然后也提供给大家一个查看三维点云法向量的工具，稍后我会在我的ＣＳＤＮ的下载频道上传该软件的Ｒｅｌｅａｓｅ版本供大家使用，主要的显示效果是三维点云中的每一个点使用实心球体表示
转载
2024-05-19 19:22:14
223阅读
Open3d学习计划——高级篇 3（点云全局配准）ICP配准和彩色点云配准都被称为局部点云配准方法，因为他们都依赖一个粗糙的对齐作为初始化。本篇教程将会展现另一种被称为全局配准的配准方法.这种系列的算法不要求一个初始化的对齐,通常会输出一个没那么精准的对齐结果,并且使用该结果作为局部配准的初始化.可视化该辅助函数可以将配准的源点云和目标点云一起可视化.def draw_registration_r
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：
转载
2024-05-12 17:09:25
1447阅读
先说一件小事——自己被上了一课。今天被外面的人委托做一个点云拼接，用到pcl库，拼接的效果奇差，无论怎么修改参数都不行。然后人家发给我一块完整的点云给我看。我气不打一处来，说这块点云一定是扫描出来的，不是拼接的。人家立刻就说，这实际上是用空间特征进行配准做出来的。我变得哑口无言——我太自大了，我以为自己弄不出的东西别人也弄不出。也许我被这种自大的心态蒙蔽了很久，但是我不想就这样止步不前。其实这个世
转载
2024-08-03 12:48:46
59阅读
目录一、前言二、简单光源三、光照场景3.1 创建光源3.2 光源顶点着色器3.3 光源片段着色器3.4 物体片段着色器3.5 光源位置一、前言我们看到的物体颜色是通过光照在物体，然后反射到人眼成像，具体而言是物体不能吸收的颜色。如白光照射在蓝色物体上，它吸收了除了蓝光之外所有颜色，不吸收的蓝光反射到我们眼中。当物体颜色是多色光组合时（珊瑚色），该物体会反射不同强度的多个颜色，最终形成（珊瑚色）。&
语义SLAM的最终目的一般有两种：提高定位精度，或提高建图质量。定位精度很好理解，误差低就完事儿了，一般策略有：添加新的误差项/考虑动态环境的影响等。而对于建图质量，每篇文章的侧重点则不完全相同。有的是提高地图的几何准确度（3D坐标，法向量等），有的是提高语义标号的准确度，有的是去除动态物体的影响（残影），有的则是将物体作为地图的基本元素独立出来。
转载
2022-12-28 15:52:56
139阅读
博主最近在做三维重建，之前就了解过pcl库，俗话说，二维处理靠opencv，三维处理靠pcl，那么这个点云库到底有什么神奇功能呢？博主才疏学浅，现在就学了如何将三维点显示和一些简单的滤波，在这里，对自己，也是对广大初学者都可以做个复习和简单的介绍。首先如何将已有的三维点显示，博主这里是利用深度相机直接测得的深度，帧之间通过icp获得世界坐标系下的空间位姿，在这里，我们简单来看从深度照片中提取点云。
转载
2024-03-31 08:50:02
202阅读
# Python 点云显示：从数据到可视化的全面指南
点云是由一个个离散的三维点组成的数据集，广泛应用于计算机视觉、机器人技术、地理信息系统等领域。点云能够高效表示物体的形状和空间信息，因而对三维建模、物体检测等任务具有重要意义。在本篇文章中，我们将介绍如何利用Python来处理点云数据，并将其可视化。
## 一、点云基础
### 1. 什么是点云
点云是由一组三维点构成的集合，每个点具有
