三维点云

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

影像像素值三维点云分布

%matplotlibinlineimportosdefget_fileNames(rootdir):fs=[]forroot,dirs,filesinos.walk(rootdir,topdown=True):fornameinfiles:_,ending=os.path.splitext(name)ifending=='.tif':fs.append(os.path.join(root,nam

风花树迷迭香·2024-01-06 11:41

使用 Jupyter 分析 ROS 消息时间间隔抖动数据

其中，Topic是最常见的一种通信方式，例如一个雷达传感器节点实时采集三维点云数据，通过Topic发布到ROS系统，而ROS系统中的其他节点（如Rviz）可以订阅这个Topic，接收来自雷达的点云数据，

阿基米东·2024-01-05 15:20

基于包围盒算法的三维点云数据压缩和曲面重建matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1包围盒构建4.2点云压缩4.3曲面重建5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序............................................................................%包围盒中心坐标XYZc=

简简单单做算法·2023-12-25 07:30

C#处理Gauss光斑图像[通过OpenGL和MathNet]

C#处理高斯光束的光斑图像1基础操作2图片截取3转灰度图4SharpGL画三维点云图5MathNet拟合，OxyPlot作图1基础操作.Net平台必备VS，新建WinForm项目，项目名称Gauss，位置任选

微小冷·2023-12-24 08:19

基于三维点云包围盒平面的圆柱体拟合方法

目录一、算法原理二、实现代码三、计算结果一、算法原理（1）三维点云数据集能够找到一个最大外包围盒将其包裹，具体步骤如下，首先找到坐标的极大值和极小值点，然后得到最大包围盒，极大值和极小值点构成外包围盒的对角点

点云处理·2023-12-24 00:23

Matlab中的最小二乘法拟合点云至空间直线

在三维点云数据中，我们有时需要拟合一个直线来描述数据的趋势或者进行进一步的分析。在Matlab中，我们可以使用最小二乘法来拟合点云至空间直线。首先，我们需要准备点云数据。

EvktJava·2023-12-22 18:18

机电类铸铁件三维扫描测量产品质检全尺寸测量-CASAIM

CASAIM手持式三维扫描仪设备，精度达到0.01mm，能够快速地获取机电类铸铁件表面的三维点云数据，利用相关软件进行数据处理，进而构建出机电类铸铁件的三维模型，再配合检测平台组成的三维偏差检测方案，就可以对铸铁件进行扫描检测

CASAIM·2023-12-21 04:19

PCL基础介绍

computeCovarianceMatrix(constpcl::PointCloud&cloud,constEigen::Matrix¢roid,Eigen::Matrix&covariance_matrix)计算给定的三维点云的协方差矩阵

酱香拿钢·2023-12-19 08:08

随机采样一致性（RANSAC）三维点云的平面拟合算法（含C++代码）

背景随机采样一致性（Randomsampleconsensus，RANSAC）：RANSAC是一种鲁棒的模型拟合方法，它可以处理存在大量噪声和异常值的数据。在进行平面拟合时，RANSAC会随机选择三个点，然后计算这三个点确定的平面模型。然后，RANSAC会计算其他所有点到这个平面的距离，并根据一个预设的阈值来判断这些点是否符合这个平面模型。这个过程会重复多次，最后选择符合点最多的平面模型作为最终的

RobotsRuning·2023-12-18 22:51

Python点云处理（十）点云三维直线拟合

目录0简述1RANSAC2Hough变换3PCA主成分分析4结语0简述点云直线拟合是一种在三维点云数据中提取直线特征的算法。

Auto工程师·2023-12-17 16:24

MATLAB 计算两片点云间的最小距离（2种方法）（39）

算法介绍假设我们现在有两片点云1和2，需要计算二者之间的最小距离，这里提供两种计算方法，分别是常规计算和基于KD树近邻搜索的快速计算方法，使用的测试数据如下：二、算法实现1.常规计算方法代码如下（示例）：%两组三维点云数据

点云学徒·2023-12-17 10:33

论文阅读：PointCLIP V2: Prompting CLIP and GPT for Powerful3D Open-world Learning

然而，它们在三维点云上的传输能力仍然有限，仅局限于分类任务。

shiyueyueya·2023-12-17 06:46

【Lidar】基于Python格网法计算点云体积（eg.树木体积）

1代码逻辑逻辑部分其实很简单，就是将三维点云数据投影至二维平面，再通过格网将二维平面切割成无数个小块，统计位于该格网中点云的最高点和最低点

RS迷途小书童·2023-12-16 03:50

【深度学习初探】Day31 - 三维点云数据的获取

【深度学习初探】Day31-三维点云数据的获取文章目录【深度学习初探】Day31-三维点云数据的获取一、激光扫描仪（LiDAR）二、深度相机（DepthCamra）三、双目相机（StereoCamera

Clown Piece·2023-12-15 16:38

【深度学习初探】Day32 - 三维点云数据基础

【深度学习初探】Day32-三维点云数据基础文章目录【深度学习初探】Day32-三维点云数据基础一、点云的定义二、点云的获取三、点云的属性四、点云的存储格式4.1pts4.2LAS4.3PCD4.4.xyz4.5

Clown Piece·2023-12-15 15:22

学习记录PCL-1 通过哈希表进行三维点云的虚拟格网划分

直接对整个场景的点云进行特征提取，效果很差，因此通过划分区域格网进行划分。格网划分有很多种方式，在这里尝试使用哈希表进行格网链接，后续通过在每个格网内基于点云特征进行提取。参考博客：点云侠的PCL点云分块_pcl点云按网格分块_点云侠的博客-CSDN博客点云学徒的PCL点云处理之创建二维格网组织点云数据（六十四）_哈希表c++pcl点云_点云学徒的博客-CSDN博客使用了c++的哈希表代替了的qt

JJC妖妖君·2023-12-07 00:24

python医学图像处理之基于vtk的三维点云表面重建

今天呢，要教大家做一个基于vtk的三维点云表面重建。我们通过每个点的坐标值，重建出这个模型。这个不仅可以用于医学图像相关的模型重建，也同样适用于其他三维表面重建哦~那么。话不多说，让我们来实操一下吧！

Cherry330·2023-12-05 15:05

python医学图像处理之三维点云模型特征提取

hello，小伙伴们，今天我们来聊一聊三维模型特征提取。在我们日常对模型进行一些操作（例如，配准、寻找特定点等），我们总是会遇到一个问题，就是如何从三维模型中提取其特征点。解决这个问题的方法有很多，例如，下采样，iss，甚至是深度学习等方法。今天，我会教大家几种基础的方法来进行特征点的提取。先清楚咱们今天的主角——示例的点云模型吧。大家可以猜猜这是什么，嘿嘿~图1示例点云模型首先是超级经典的ISS

Cherry330·2023-12-05 15:04

无人机倾斜摄影测量技术理论基础及原理简述

无人机倾斜摄影技术是通过无人机低空摄影获取高清晰影像数据，通过重建软件生成三维点云与模型，并结合无人机定位信息、相机姿态信息，获得地形、地物等三维坐标值,实现地理空间信息的快速获取，是地理信息测绘领域的一门新兴技术和重要技术手段

哈嗨哈·2023-12-04 16:23

维点云分割算法综述与实现

它旨在将三维点云数据划分为不同的语义类别，如地面、建筑物、车辆等。本文将介绍维点云分割的基本概念、常用算法以及一个简单的实现示例。

安静漫游·2023-12-01 20:32

三维点云学习（4）6-ransac 地面分割

三维点云学习（4）6-ransac地面分割ransac课堂笔记git大神参考代码ransac代码主要参考如下知乎大佬的ransac的线性拟合ransac的线性拟合使用ransac进行地面分割的原因：ransac

selfDisciplineSun·2023-11-30 16:56

三维点云学习（1）上-PCA主成分分析法向量估计

三维点云学习（1）上环境安装1.系统环境win10或者ubuntu2.Anaconda3+python3.6使用Anaconda创建的conda虚拟环境进行python的编写环境安装主要参考如下网址安装

selfDisciplineSun·2023-11-30 16:55

QT界面上显示pcl点云数据

下面说明如何在QTGUI界面上添加控件显示用pcl读入的三维点云数

竹叶青lvye·2023-11-26 18:25

深度相机Kinect2.0三维点云拼接实验（四）

本系列文章基于该传感器给出基本的环境搭建、原理讲解、点云数据捕捉、三维点云拼接等开发源码，当然也会总结经验帮大家排雷避坑。本小节介绍点云图像的捕获。

24K纯学渣·2023-11-19 23:57

深入理解SqueezeSegV3点云分割

对于大规模点云分割，一般是投射三维点云以获得二维激光雷达图像，然后使用卷积法对其进行处理。尽

zllz0907·2023-11-19 22:42

PCL 计算点云的最值

目录一、三维点云1、函数详解2、代码实现3、结果展示4、另一种方法二、二维点云1、函数详解2、代码实现3、结果展示4、测试数据三、参考链接博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2023年7月5日。

点云侠·2023-11-19 13:57

【文献翻译】Contrastive Boundary Learning：对比边界学习在点云分割中的应用

然而，目前的三维点云分割方法对场景边界的分割效果较差，导致整体分割性能下降。本文主要研究场景边界的分割。因此，我们首先探索指标来评估分割性能的场景边界。

Garcia • Kirlant·2023-11-11 11:00

【三维深度学习】PointNet++（三）：多尺度分组MSG详解

本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。

Coding的叶子·2023-11-10 19:01

Open3D 进阶（16）三维点云边界提取

边界提取一、算法原理1、详细流程2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、注意事项本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理1、详细流程 3D点云的边缘点往往位于最外围，边缘点周围的点大多处在边缘点的同一侧，判断点云

点云侠·2023-11-09 08:05

点云学习记录

(50封私信/79条消息)三维点云数据的语义分割方法除了pointnet还有哪些呢？

一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:12

从零入门激光SLAM（九）——三维点云基础

大家好呀，我是一个SLAM方向的在读博士，深知SLAM学习过程一路走来的坎坷，也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。随着知识的越来越多，越来越细，我准备整理一个自己的激光SLAM学习笔记专栏，从0带大家快速上手激光SLAM，也方便想入门SLAM的同学和小白学习参考，相信看完会有一定的收获。如有不对的地方欢迎指出，欢迎各位大佬交流讨论，一起进步。博主创建了一个科研互助群Q：772356582，欢迎大家

桦树无泪·2023-11-08 07:10

点云从入门到精通技术详解100篇-基于三维点云的水果识别与产量估计（续）

目录基于超体分割的水果点云分割方法3.1引言3.2实验材料与方法3.2.1实验数据与技术路线

格图素书·2023-11-06 10:35

点云从入门到精通技术详解100篇-面向无人驾驶的三维点云目标检测（续）

目录3.2KD-DBSCAN3.2.1DBSCAB聚类算法3.2.2KD-Tree的概述3.3实验结果与分析点云数据的分类任务

格图素书·2023-11-06 10:34

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