一、标题解读Point：课上老师曾说：点云给人们提供了一种新的认识世界的方式。 相比于排列在规则像素网格上的二维图像，点云是嵌入在三维空间的集合。Transformer：self-attention是transformer的核心，发源于NLP领域，已经在NLP、CV领域等大放异彩，其本质就是一个集合操作符(operator)：元素提供位置信息这一属性，元素又被当作集合进行处理，而点云实质上就是具有
Win10+VS2019环境下配置点云库PCL1.11.1（超详细）一、在官网下载PCL1.11.1在PCL点云库的github中找到releases，下载地址：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases 将这三个文件下载下来，下载过程可能较慢，这里已经下载好了，可在百度网盘自行提取。链接：https://pan.baidu.com/s/1y
Remesh并没有一个严格的定义，简单的讲，Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格，并且满足一定的要求。根据网格改动大小，可以分为这么几类：保持顶点拓扑和几何信息，优化网格连接关系保持顶点拓扑信息，同时优化顶点几何和网格连接关系顶点重采样，优化网格连接关系Remesh对原网格的改动比较大，实际应用中要谨慎使用。尽量使用改动比较小的Remesh方法。Delaunay三角化Delaunay三角化
0 序言需求：在一些项目工作中，部分数据是激光雷达数据扫描得到的，部分数据是设计的数据模型，因此如何让两者能够很好地结合在一起成为需要考虑的问题。1 例子在此过程中，我没能用到open3d的模型生成处理。例如，本来是我们获取到有个圆柱形的点云数据，但是设计数据是一个规则的数据，我们需要计算采集的点云数据与设计的规则数据之间的差异。这时候就需要我们将规则的模型数据采集成为点云数据。 首先，将真个过程
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2024-08-21 20:47:33
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raspberry pi 3 变身路由器首先，你的raspberry 3 要装上raspbian OS，具体参看官方的手册。另外像笔者这种在高校的学生，不能只装上hostpad和udhpc这样的软件就OK，因为给eth0，也就是有线网上网还得需要锐捷认证。Basic concept就是用锐捷登陆上校园网，然后再把通过无线网卡把网络共享出来。第一步：装上mentohust编译前的准备工作编译前需要一
1、3D重建主要包括基于单目图像重建、结构光、双目重建、多目重建、多视图几何、深度相机、光场、SFM等内容~链接：Tom-Hardy-3D-Vision-Workshop/aweosme-3D-restruction2、3D检测与识别主要包括基于单目图像的3D检测、基于双目的3D检测、基于立体视觉的3D检测、基于融合数据的3D检测~链接：Tom-Hardy-3D-Vision-Workshop/a
三维点云学习（3）8- 实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图 前三种为自写的聚类算法，分别是 KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤：step1 先计算每个点的距离矩阵，再使用Kd-tree建立近邻矩阵如下分别为两种建立关系矩阵的办法#step1 先计算每个点的距离矩阵，再使用KNN建立近邻矩阵
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作者 | 于旭敏 编辑 | 王晔我们提出了一种几何敏感的点云补全Transformer，通过将点云表示成为一组无序的点代理，并采用Transformer的Encoder-Decoder结构进行缺失点云生成。除此以外，我们提出了两个更具有挑战性的点云补全Benchmark——ShapeNet-55/34。我们的论文已被ICCV接收为Oral P
今日为大家带来PCM点云数据处理软件功能使用第十五弹—数据处理之坐标转换，快来跟我们一起学习吧！ 功能介绍 坐标是空间实体的位置参考，坐标转换是从一种坐标系统变换到另一种坐标系统的过程，通过建立两个坐标系统之间一一对应关系来实现。本软件坐标系统分为地理坐标系统和投影坐标系统，地理坐标系统是一种球面坐标，而投影坐标系统是平面坐标。本软件支持常见的不同地理坐标系统、不同投影坐标系统
当我开始WPF的3D图形时，我不知道我在干什么。关于网格（Mesh），三角顶点（triangle index），向量等的意义，我没有任何提示。这是学习3D模型最痛苦的部分，因为只要有一点点的错误理解，WPF就不会显示正确结果（或者你会比较幸运）。总之，你需要真正弄明白什么是网格（mesh），并且它是由什么组成的。什么是网格（Mesh）?网格是表面（surface）的基本表征。网格通过点线系统来表征
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2024-06-26 20:17:05
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ORB-SLAM2是特征点法的经典之作，但是只能构建稀疏二维点云，限制了其使用范围因期望可以实现移动机器人的导航功能，需要构建三维点云，再通过octomap_server转化为八叉树地图或者栅格地图，运用到实际中去，因此需要在原代码上做些改动稠密点云的重建工作高翔博士已经完成了一些，感谢高博！我的改进是基于它做的ORBSLAM2_with_pointcloud_map安装首先Git下https:/
参考：https://mp.weixin.qq.com/s/GFDWOudJ08In6jFyrZ7hhghttps://mp.weixin.qq.com/s/FfHkVY-lmlOSf4jKoZqjEA通过之前的两篇文章，从得到点云，到对点云的下采样，去离群点。接着就是对点云的平滑，计算法线，最后生成Mesh。点云平滑平滑也是滤波的一种，让点云看起来稍微光滑一些。存在一些不规则数据，很难用前面提到
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2024-03-18 12:41:05
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论文题目：Pointersect: Neural Rendering with Cloud-Ray Intersection作者机构：Apple、CMU、UBC论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.12390项目主页：https://machinelearning.apple.com/research/pointersectApple本周提出了一种新方法Pointerse
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2024-06-13 21:43:52
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点云模板匹配是一种在点云数据中寻找特定形状或模式的方法。它通常用于计算机视觉和三维图像处理中，可以应用于物体识别、姿态估计、场景分析等任务。点云模板匹配的基本思想是将一个称为模板的小点云形状与输入的大点云进行匹配，以找到最佳的对应关系。通常，模板是由已知的目标对象或感兴趣的形状提取得到的。以下是一般的点
计算机环境： win7 64bit， Python 2.7 64位， VTK5.8.0，VS2010 1，下载 CMake，选择最新版本。http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html 我选择的是 cmake-3.0.0-win32-x86.exe. 然后安装。一路next即可。 2
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2024-08-12 18:31:38
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3D可视化笔记原始数据对象数据映射器对象Mapper演员/实体对象Actor场景对象Renderer窗口对象Window / 浏览器GUI对象与窗口对象 基本原理是流水线绘制，使用VTK库和TVTK库操作。VTK是完全面向对象设计，TVTK是VTK的简单包装。而且TVTK比较简洁，可以节省相当的代码量 所有的操作都是面向对象设计，可直接理解为：对象名.方法名对象名.属性名库名.方法名 下面展示流
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2024-01-12 15:32:43
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# Python VTK 点云重建指南
在计算机视觉和三维重建领域，点云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 点云重建”的步骤。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个点云重建的流程。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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代码引导根据前面我们运行测试代码的命令如下：python test.py --dense_folder ../../MVS_TRANING/scan9/scan9 --model_dir ../../MVS_TRANING/models/tf_model_190307/tf_model/ --regularization 3DCNNs --max_w 1152 --max_h 864 --max_
什么是裁剪分割 VTK加载二维数据和三维数据，我们通常观察到的是三视图图像，或者是vtkImageReslice获取到的转换矩阵对应的观察点三视图或者是斜平面图像，想要看到图像中间部分的渲染结果就要借助“手术刀”工具对图像数据进行分割裁剪，去掉不重要数据，将重要的脏器或者病灶暴露出来； 与抽取轮廓类似，裁剪也是指获取数据集中的部分数据。不过裁剪是从一个完全不同的角度来处理的。裁剪可以控制数据
1.1 概述 最近在看论文，找研究方向，受SuMa++[1]以及其他几篇文章的启发，想研究一下机械式激光雷达按照线束划分的，基于曲率分类的点云管理手段，看能不能根据点云特征值和特征向量做一些工作。之前在研究开源算法LeGO-LOAM[2]的时候曾经想过，原始代码中虽然将每一帧的角点平面点显示出来了，但是可视化效果不太好，想在原始代码的基础上加一
