三维点云

【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面

实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程

X-Vision·2025-07-11 21:40

LM算法与TRF算法（含有在ICP配准情境下的两种算法对应代码）

实际应用：ICP配准过程：针对两个三维点云数据，两个点云上均有相互对应的3D关键点。我需要在每个点云上的每个关键点附近找到许多三维点（可以设置阈值范围），构成一个局部整体。

小远披荆斩棘·2025-06-21 06:22

激光雷达与视频融合（DeepFusion）的多模态高精度目标定位

以下是该技术的主要应用场景：1.自动驾驶与智能交通高精度环境建模激光雷达提供厘米级精度的三维点云数据，结合视频的RGB信息，可构建带有色彩和纹理的高精度3D地图，用于自动驾驶车辆的

moonsims·2025-06-20 14:40

【云计算系统】云计算中的计算几何

空间数据处理与索引算法空间索引算法（R树、四叉树）作用：高效管理地理空间数据（如地图坐标、三维点云），支持快速范围查询与邻近搜索。

flyair_China·2025-06-11 20:41

大模型理解与生成三维点云：CVPR《GPT4Point: A Unified Framework for Point-Language Understanding and Generation》介绍

大模型理解与生成三维点云：CVPR2024论文《GPT4Point:AUnifiedFrameworkforPoint-LanguageUnderstandingandGeneration》本文是关于CVPR2024

AI菜鸟·2025-06-09 14:16

3D视觉重构工业智造：解码迁移科技如何用“硬核之眼“重塑生产节拍

二维视觉无法捕捉曲面工件形变环境适应性差：反光板件导致误检率超12%动态捕捉延迟：传送带速度>2m/s时出现拖影数据维度缺失：无法提供Z轴定位数据技术维度传统CCD相机迁移科技3D相机检测维度二维平面三维点云扫描速度

lingling009·2025-06-05 12:29

常用表示三维点云数据的文本格式——obj、ply、xyz...

1.xyz文件.xyz文件格式是一种常用于表示三维点云数据的简单文本格式，通常用于存储3D坐标（x,y,z）信息。

hunjinYang·2025-05-31 23:46

机器人视觉仿真软件：PCL (Point Cloud Library)_（9）.三维物体识别与分类

通过三维点云数据，机器人能够更准确地感知周围环境，识别出物体并对其进行分类。PCL（PointCloudLibrary）提供了丰富的算法和工具，使得这项任务变得更加可行和高效。

kkchenjj·2025-05-24 07:24

三维点云格式转换

txt转pcdimportopen3daso3dimportnumpyasnp#读取文件data=np.loadtxt(r"../test.txt")data[:,3:6]=data[:,3:6]/255#颜色需要/255才能正确显示#开始转换pcd=o3d.geometry.PointCloud()#创建一个实例变量pcd.points=o3d.utility.Vector3dVector(da

YU2YU4·2025-05-21 23:39

基于双目结构光的手机中框特征提取研究

经极线矫正后解码，根据解码信息相位匹配后计算三维点云坐标。对点云模型预处理后

罗伯特之技术屋·2025-05-11 15:43

PCL 将点云投影到拟合平面

PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）一、概述点云投影到拟合平面是指将三维点云数据中的点投影到与其最接近的二维平面上。

MelaCandy·2025-05-10 16:15

PCL利用RANSAC算法实现平面拟合

PCL利用RANSAC算法实现平面拟合随着三维点云数据应用的日益广泛，点云库（PointCloudLibrary,PCL）成为了处理和分析点云数据的重要工具。

后端架构小白·2025-04-24 04:18

PCLPY 八叉树使用详解：实现高效三维点云数据处理

在三维点云数据处理中，八叉树是一种常用的空间划分方法，可以将点云数据快速地分割成多个小块，在进行诸如拾取、聚类、分割等操作时，可以大大提高计算效率，本文将介绍如何使用PCLPY中的八叉树实现高效的三维点云数据处理

程序员杨弋·2025-04-20 13:23

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云的三维多目标追踪与目标检测

目录知识储备基于Python和Open3D库实现的三维点云多目标检测与跟踪技术要点解析：运行环境配置：扩展改进建议：前言三维多目标追踪技术点云目标检测算法2二维多目标追踪框架及三维点云目标检测2.1二维多目标追踪框架

格图素书·2025-04-14 02:24

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究（中）

目录4.3点云目标检测评估方法4.4实验与评估基于伪雷达点云的3D目标检测算法研究与应用单目三维目标检测方法三维点云的语义分割方法点云和图像的多模态融合方法相关工作2.1基于深度卷积神经网络的单目深度估计算法

林聪木·2025-04-10 17:09

镜片防雾性能测试仪在自动驾驶与无人机领域的创新应用

激光雷达（LiDAR）作为自动驾驶的"数字眼睛"，通过发射数万次/秒的激光脉冲构建三维点云图；无人机则依赖高精度光学镜头实现避障与航拍。然而，这些精密光学系统正面临一个致命挑战——镜片结雾。

gaoshengdainzi·2025-04-07 22:20

使用PyTorch 的神经网络模型对三维点云数据进行分类

1.概述本代码旨在构建一个基于PyTorch的神经网络模型，用于对生成的三维点云数据进行分类。通过生成数据集、数据预处理、模型训练、评估以及可视化等一系列操作，展示了一个完整的深度学习分类任务流程。

欣然～·2025-03-28 14:53

点云库使用场景以及编译和使用实例

点云库是一套专门用于处理三维点云数据的软件工具和算法集合。点云是由大量的三维坐标点组成的数据集，通常用来表示物体或环境的表面。

爱学习的大牛123·2025-03-26 05:45

三维点云重建的原理及代码

点云重建是将来自各种传感器（如激光雷达、相机等）采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信：dddvisiona，备注：三维点云，拉你入群。

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

常见的点云数据的获取方式

计算激光脉冲从发射到返回所需的时间，并将其转换为距离，从而生成三维点云数据。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

halcon三维点云数据处理（九）create_shape_model_3d_ignore_part_polarity

目录一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码二、代码理解一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码这个示例程序展示了如何使用基于形状3D匹配来计算瓷砖垫片的3DPose。因为背景是强纹理的，设置’ignore_part_polarity’可以加快查找速度。下面是create_shape_m

mm_exploration·2025-02-28 07:56

halcon三维点云数据处理（二十八）reconstruct_3d_object_model_for_matching

目录一、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第一部分二、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第二部分三、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第三部分四、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第四部分五、reco

mm_exploration·2025-02-28 07:22

Did you forget to `#include ＜pybind11/stl.h＞`? Or ＜pybind11/complex.h＞,＜pybind11/functional.h＞

项目场景：基于深度学习的三维点云可视化问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File".

沉迷单车的追风少年·2025-02-25 14:40

点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航（续）

目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§

格图素书·2025-02-24 10:54

点云基础介绍（一）——三维点云

目录1.绪论1.1什么是三维点云1.2主要特点：1.3主要获取方式1.4应用场景：1.5处理方法（持续更新ing）：1.6主要挑战：1.7总结2.开源工具及库2.1介绍分析2.2PCL和Open3D区别

夜幕龙·2025-02-17 21:27

halcon三维点云数据处理（十三）reduce_object_model_3d_by_view

目录一、reduce_object_model_3d_by_view函数二、reduce_object_model_3d_by_view函数调用过程首先说明一下这部分代码在find_box_3d这个例程中，非常好用的一个坐标系生成函数。一、reduce_object_model_3d_by_view函数通过将3D对象模型投影到虚拟视图并删除给定区域外的所有点来删除3D对象模型中的点。reduce_

mm_exploration·2025-02-13 15:08

halcon三维点云数据处理（十五）xyz_attrib_to_object_model_3d

目录一、xyz_attrib_to_object_model_3d函数二、xyz_attrib_to_object_model_3d例程代码一、xyz_attrib_to_object_model_3d函数将三维点从图像转换为三维对象模型，并为对象模型中的点云添加扩展属性。xyz_attrib_to_object_model_3d(X,Y,Z,AttribImage::AttribName:Obj

mm_exploration·2025-02-12 16:43

三维点云数据处理软件供技术原理说明_精心整理的三维激光扫描分类及工作规范【5000字哟】...

摘要：随着科技的进步，三维激光扫描技术已经在民用领域得到了迅速普及和发展，三维激光扫描设备在国土、地质、水利、电力、石化、制造等各个行业都有着广泛的应用。那么三维激光扫描技术到底有哪些呢？今天小编为您精心整理了三种常见的三维激光扫描技术的介绍，分别是：地面激光扫描系统、车载激光扫描系统和机载三维激光扫描系统。一、地面激光扫描系统1、概述地面激光扫描仪系统类似于传统测量中的全站仪，它由一个激光扫描仪

汪丁丁·2025-02-09 22:18

【三维点云数据处理】ISS3d+CSHOT+RANSAC+ICP

系列文章目录【三维点云数据处理】ISS特征点提取算法【三维点云数据处理】SHOT三维特征描述子【三维点云数据处理】RANSAC实现点云粗配准文章目录目录系列文章目录文章目录前言二、代码实现1.头文件2.

点云兔子·2025-02-08 15:01

深度图转点云——从图像到三维场景

在计算机视觉领域中，深度图转点云是一项重要的任务，它能够将二维深度图像转换为三维点云表示。点云是一种由点构成的数据结构，可以直观地表示三维场景中的物体形状和空间布局。

MrybHtml·2025-01-29 08:56

激光线扫相机无2D图像的标定方案

每个运动步长后，获取激光线的三维点云数据。参数优

hylreg·2025-01-25 21:03

PCL 计算点云的VFH特征

一、概述 VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子，它结合了点云的局部几何信息和视点信息，以提高物体识别和分类的精度。

点云侠'·2025-01-19 06:52

PCL LCCP点云分割

它结合了几何特征和拓扑关系，用于在三维点云数据中提取具有语义意义的区域或对象。1.超体素生成：首先，点云通过SupervoxelClustering被划分成多个超体素。

大鱼BIGFISH·2024-08-30 13:43

【目标解算】相机内外参数详细解读+坐标系转换

通过内参矩阵，我们可以进行相机标定、图像校正和三维点云到图像的投影等操作。标定后的相机内参矩阵为3x3矩阵：相机标定参照：【鱼眼＋普通相机】相机标定。1.2相机畸

王尼莫啊·2024-08-25 09:46

Python三维体素化网格和点云计算

要点Python三维点云自动生成3D网格和表面重建，创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格，创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值

亚图跨际·2024-02-12 09:25

传统方法分割三维点云——几何分割

基于几何特征的分割方法基于几何特征的分割方法是最早被提出和广泛应用的方法之一。它通过计算点云中的几何属性，如法向量、曲率等，来进行分割。其中，最常用的方法包括:1.1基干法向量的分割方法该方法假设同一区域的法向量相似，通过计算点云中每个点的法向量，将相似法向量的点划分为同一区域。优点是简单易实现，但对于复杂场景或存在噪声的点云效果较差。1.2基于曲率的分割方法该方法通过计算点云中每个点的曲率，将曲

山野万里__·2024-02-11 18:19

电动汽车雷达技术概述 —— FMCW干扰问题

以下是一份相对全面的智能电动汽车中可能使用到的传感器列表：环境感知传感器：激光雷达（LiDAR）：提供高精度三维点云数据，用于构建周围环境模型。

初心不忘产学研·2024-02-07 12:24

基于合力的点云边缘提取

一、原理基于合力的三维点云边缘提取，其根据点的近邻点分布规律来识别边缘点。

LiDAR点云·2024-01-19 00:43

Point Transformer

受到这一成功的启发，我们研究了将自注意力网络应用于三维点云处理的可能性。我们设计了针对点云的自注意力层，并利用这些层构建了用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自注意力网络。

fish小余儿·2024-01-18 21:36

Ubuntu20.04安装PCL

Ubuntu20.04安装PCL简介安装依赖第一种方法-源码安装下载PCL源码编译并安装PCL库第二种方法-直接安装安装配置环境变量简介PCL（PointCloudLibrary）是一个开放源代码的库，用于处理三维点云数据

Time_zh·2024-01-17 17:11

基于传统的三维点云补全方法

目前，三维视觉受到了学术界和工业界的广泛关注，在目标检测、语义分割、三维重建等领域都取得了突破性的进展。然而，一个固有的问题是由于物体遮挡、镜面反射、物体自遮挡、视角变换和传感器分辨率的限制，传感器在真实场景下所获取的数据并不完整，阻碍了下游任务的研究进展。同时，在点云后续一系列的处理中，比如点云去噪、平滑、配准和融合等操作中，也会大大加剧点云的缺失，直接影响了点云重构、模型重建、局部空间信息提取

深蓝学院·2024-01-17 16:30

自动驾驶二维激光雷达标定板

在自动驾驶汽车中二维激光雷达通过获取周围环境的三维点云数据，并通过对这些数据的处理和识别，实现了障碍物的检测。这种方法的精度较高，抗干扰能力强，因此在无人驾驶、机器人等领域得

JYGD686868·2024-01-16 23:04

基于随机抽样或最小二乘法 c++实现三维点云平面检测

随机抽样std::vectorrandom(intn,intN){std::vectorrets;for(inti=0;i&cloud,std::vector&cloudPlane){intnPlane=xxx;floatthred=xxx;floatP=xxx;intIter=xxx;intS=Iter;intN=xxx;intn=cloud.size();if(ninliersBest;whi

Joemt·2024-01-13 05:51

刚性配准与非刚性配准

本文所说的“配准”，是应用于三维点云或者mesh之中的，在我看过的文献中，“配准”（registration）和“对齐”（alignment）这两个词都用于描述这个意思。

瓴龍·2024-01-11 04:37

【CesiumJS入门】（11）加载LAS点云数据

前言最近有两次投递简历以及面试都被问到了是否有三维点云数据处理相关的经验。然而我的岗位都没有和点云相关的工作任务，所以还是得自己加把劲呀。本篇将从数据获取到加载来简易地介绍一个LAS点云数据的加载。

ReBeX·2024-01-10 12:54

点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的室内场景三维点云语义分割（续）

目录CSegNet语义分割模型构建3.1引言3.2偏移注意机制3.3网络主干3.4边缘卷积模块

格图素书·2024-01-08 10:33

点云从入门到精通技术详解100篇-基于改进的三维点云实例分割的地铁隧道结构检测（续）

目录三维点云实例分割模型3.13D-BoNet网络模型3.2改进后的三维点云实例分割网络模型

格图素书·2024-01-08 10:59

ICP算法概述以及使用SVD进行算法推导

本文转载于B站UP主摆烂世家的视频ICP算法概述及使用SVD推导（组会录像）作者：苏浩田（注：如有侵权，私信我下立马删咯）1ICP算法 三维点云拼接技术在不同场合亦被称为重定位、配准或拼合技术，其实质是把不同的坐标系下测得的数据点云进行坐标变换

码农的快乐生活·2024-01-08 08:38

ds图—最小生成树_MST （minimum spanning tree）最小生成树算法在三维点云的分割的应用...

一、概念准备MST最小生成树算法是一种图论的算法。连通图：无向图中，任意两个顶点都有路径相通。强连通图：有向图中，任意两个顶点都有路径相通。连通网：在连通图中，若图的边有权值；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则

weixin_39629989·2024-01-06 16:42

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