三维点云第12页

【转】三维点云数据集

mod=viewthread&tid=38pid=74和页面=1额外的=三维点云欧特克的研究——数字210金欧特克的样品扫描和图像数据研究办公室。

小鑫哥丶·2020-07-29 22:11

PCL1.7.0+vs2010+cmake3.3.2+win7(64)编译PCL库与环境配置

第一、PCL简介PCL是PointCloudLibrary的缩写，是一个用于处理二维图像，三维深度图像和三维点云的C++库。该库是完全开源的，可免费用于商业和学术研究。

成长的蜕变·2020-07-28 23:57

三维点云处理(4)——KNN

KNNNearestNeighbor(NN)ProblemK-NNFixedRadius-NNCoreIdeasBinarySearchTree(BST)WorstDistanceforkNNRadiusResultSetMangerKd-treeDivision/SplittingStrategyNodeRepresentationRecursiveBuildComplexitykNNSearc

weixin_44554973·2020-07-28 22:10

PCL 将三维点云数据转换为二维深度图像

运行代码时可能遇到的问题及解决方法：1、问题：ErrorC2061syntaxerror:identifier'_TCHAR'解决方法：添加头文件：#include2、问题：ErrorLNK2019unresolvedexternalsymbol__imp_ShowWindowreferencedinfunction"protected:staticint__cdeclvtkWin32Output

钢铁男儿·2020-07-28 21:13

Window7下手动编译最新版的PCL库

PCL简介PCL是PointCloudLibrary的缩写，是一个用于处理二维图像，三维深度图像和三维点云的C++库。该库是完全开源的，可免费用于商业和学术研究。

weixin_34248487·2020-07-28 19:02

深度图像计算三维点云

在PCL的库函数中是有关于深度图到点云数据之间的转化的函数，所以这里首先说清楚深度图像与点云之间的关系，1.深度图像（depthimage)也叫距离影像（rangeimage），是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。它直接反映了景物可见表面的几何形状。2.点云：当一束激光照射到物体表面

weixin_33937913·2020-07-28 18:04

PCL库实时显示点云流

近期需要将三维点云图实时显示出来，关于点云库，有PCL和opengl。pcl在处理点云的算法上有优势，opengl做点云的显示与渲染有优势。由于点云处理操作较多，所以就选择了PCL的库来处理。

YvanY·2020-07-28 14:29

利用深度图建立三维点云地图笔记

前言：这几天在独立地研究对RGBD图像序列，建立其三维点云地图。这是我研究生期间，毕业论文中的一点小工作。

sunqin_csdn·2020-07-28 12:55

曲率

请尽可能通俗地解释一下如何求曲率（代码实现）：PCL求取三维点云模型每点曲率（这个用到结构体，没太看得懂，但是方法我很需要：就是如何选最大的500个点，所以先存着PCL提取3D点云模型特征（1.0点云曲率

qq_40791099·2020-07-28 08:22

三维点云的地面分割算法

1.https://www.sohu.com/a/154597666_715754（“泡泡机器人SLAM”微信公众号)2.基于改进形态学滤波（ProgressiveMorphologicalFilter）的地面点云分割算法，这个算法本身用于处理高空获取的激光雷达数据，把地面与非地面的物体分割，来获取地貌3d地图的。参考：https://blog.csdn.net/AmbitiousRuralDog

xf78d·2020-07-28 03:00

用VS+Opencv3.1从双目立体视差图中重建三维点云

基本原理详细原理请阅读这篇文章http://www.360doc.com/content/14/0205/15/10724725_349968116.shtml.基本流程代码本代码运行需要在VS上配置好opencv3.1+openNI+PCL，opencv3.1的配置可以在网上找到很多资料，openNI和PCL的配置可以参看上一篇博文下http://blog.csdn.net/u014283958

老李lyj·2020-07-28 02:32

传统的点云分割方法及PCL中的分割模块

参考：https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/10908980.html三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来，以便于单独对该点云物体处理，但是由于点云数据是一种高冗余度

Amelie_xiao·2020-07-28 01:40

【雷达】如何将三维点云映射到二维平面

最近在做基于雷达点云的交通标识牌识别时，需要按照HAD格式进行输出，由于交通标识牌不一定会与坐标轴垂直，那么如何找到矩形标识牌的四个顶点，是待解决的问题。由于标识牌一定是平面的，三维数据不好处理，那么需要将三维平面点云映射到二维平面，舍弃一个维度。交通标识牌的平面方程我们是能够求出来的Ax+By+Cz+D=0，所以法向量也是知道的即为Vz=(A,B,C),我们将其作为映射后的z轴方向，那么x轴与y

莫克_·2020-07-27 23:23

深度图生成三维点云

如何用Python快速通过深度图片生成点云图像并预览原理代码原理在机器人及其他应用中，除了传统的RGB三通道相机以外，常常还会配置有深度传感器。比较常用的有Kinect，Lidar等等。博主前段时间被研究所导师布置了一个用深度图（depthimage）和RGB图片来生成点云的任务。一开始谷歌百度了很久发现居然没有python的解法。实际上这是一个非常简单的问题，只要计算一下二维到三维的映射就可以了

erczxy·2020-07-27 21:07

基于深度学习的三维点云语义分割网络

PointNet系列论文解读https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-05-10-13基于深度学习的三维点云语义分割网络介绍https://www.jianshu.com

知识在于分享·2020-07-27 19:26

基于图像的三维模型重建——基础介绍

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/126308951一、背景介绍三维模型重建的流程：->三维点云获取（三维点云=三维空间中散点，没有结构，属性：颜色+法向量+空间坐标，

3Ｄ视觉工坊·2020-07-27 18:19

[NeurIPS 2019 Spotlight] 3D-BoNet:3D点云实例分割新框架

近年来，针对三维点云理解的研究取得了显著的进展，在诸如点云目标检测，语义分割等任务

Jeffery_QY·2020-07-27 16:30

对话顶会、解读最佳：CVPR 2020最佳论文对CV领域的启发

CVPR2020已落下帷幕，共计投稿6656篇，录用1470篇，涵盖的方向包括目标检测、目标跟踪、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维点云、视频分析、模型加速、GAN、OCR等。

AITIME论道·2020-07-27 14:35

pcl点云特征提取法线估计 PFH FPFH NARF 惯量偏心矩 RoPs特征视点特征直方图VFH GASD特征

pcl点云特征提取法线估计PFHFPFHNARF惯量偏心矩RoPs特征视点特征直方图VFHGASD特征博文末尾支持二维码赞赏哦_如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数

EwenWanW·2020-07-27 14:32

ORB-SLAM（三）地图初始化

单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云。由于不能仅仅从单帧得到深度信息，因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像，估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云。

weixin_30399155·2020-07-27 13:47

使用深度学习的三维点云分类的介绍

在过去的这些年里，对二维图像已经有了大量深入的研究，并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素：1.卷积神经网络。2.数据-大量图像数据可用。但是对于3D点云，数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有多种渠道，无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫

Being_young·2020-07-27 13:31

【开源方案共享】三维点云快速分割算法

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。标题：Fast3Dpointcloudsegmentationusingsupervoxelswithgeometryandcolorfor3Dsceneunderstanding作者：FrancescoVerdoja1,DiegoThomas2,AkihiroSugimoto3来源：ICME欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。本

Being_young·2020-07-27 13:30

基于传统方法点云分割以及PCL中分割模块

之前在微信公众号中更新了以下几个章节1，如何学习PCL以及一些基础的知识2，PCL中IO口以及common模块的介绍3，PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍前言三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来

Being_young·2020-07-27 13:59

后浪“95”获 CVPR 2020 最佳论文，前得主这样解读

来源|AITIME论道CVPR2020已落下帷幕，共计投稿6656篇，录用1470篇，涵盖的方向包括目标检测、目标跟踪、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维点云、视频分析、模型加速、GAN、OCR等。

CSDN资讯·2020-07-27 11:35

ORB-SLAM笔记——(3)单目模式的地图初始化

单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云地图。由于不能仅仅从单帧得到深度信息，因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像，估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云。

RoBOt__Dreamer·2020-07-27 11:36

orbslam2(1)-初始化

单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云。由于不能仅仅从单帧得到深度信息，因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像，估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云。

金木炎·2020-07-27 11:19

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

KaHoWong·2020-07-26 13:31

三维重建：GitHub百度Apollo 2.0

自动驾驶数据将包括具有高分辨率图像和像素级别标注的RGB视频，具有场景级语义分割的密集三维点云、基于双目立体视觉的视频和全景图像。

alppkk4545·2020-07-15 14:46

海量车载激光扫描点云数据的快速可视化方法

现代车载激光扫描系统，通常安装多个激光扫描头采集三维点云数据，如Optech公司的LYNX系统，Riegl公司的VMX-450系统。车载激光扫描系统沿着某一轨迹采集数据，多个高频采样激光头数据相

JeckZ·2020-07-15 13:53

三维点云处理技术一：基础知识

课程来源：睿慕课《三维点云处理技术和深度学习在点云处理中的应用》三维点云处理基础知识激光雷达原理激光雷达应用硬件部分软件部分激光雷达数据采集ROS编程基础激光雷达原理12款激光雷达测评，谁是最强王者？

Flying Youth·2020-07-15 08:45

三维点云处理技术四：三维点云数据处理基础

三维点云处理技术四：三维点云数据处理基础PCL介绍PCL点云数据结构PCL特性PCL模板库PCL处理一般流程点云滤波方法常见点云滤波方法体素滤波器：统计滤波器点云组织形式与最近邻搜索八叉树KDTree点云分割

Flying Youth·2020-07-15 08:45

【译文】 PASS3D: Precise and Accelerated Semantic Segmentation for 3D Point Cloud

PASS3D：精确、快速的三维点语义分割点云摘要在这篇文章中，我们提出了PASS3D去实现逐点级的三维点云语义分割。

GoodluckTian·2020-07-15 07:03

深度学习算法的点云分割-Pointnet++（一）

pointnet++为pointnet的升级版转自：http://www.bubuko.com/infodetail-2535494.html使用深度学习的三维点云分类的介绍在过去的这些年里，对二维图像已经有了大量深入的研究

tumi678·2020-07-14 23:58

基于三维点云数据的深度学习PointNet模型（一）安装及调试

DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation一直在三维点云算法设计的领域，看到这篇文章，比较感兴趣，就想了解一下，源码如下：点击打开链接编译该源码按照其推荐的方式就可以调通

指尖热度·2020-07-14 23:14

3D点云深度学习方法综述(资料)

id=1605235762733551923&wfr=spider&for=pc2.使用深度学习的三维点云分类的介绍https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/8182846

赤火atlas·2020-07-14 22:06

pointnet与pointnet++

整合几位网上的大佬的经验一、三维深度学习非欧式（manifold，graph）：在流形或图的结构上进行卷积，三维点云可以表现为mesh结构，可以通过点对之间临接关系表现为图的结构。

cold星辰·2020-07-14 17:02

武汉中观自动化AScan系列智能蓝色结构光三维扫描仪

AScan™系列智能蓝色结构光三维扫描仪拥有完全自主知识产权，能够在短时间内获取高精度点云数据（精度高达0.02mm），和高分辨率彩色纹理（单张分辨率高达3600万像素）同时可以将三维点云数据与彩色纹理自动配准

中观自动化·2020-07-14 17:56

[OpenGL]基于点云的植物建模

p=725从Kinect获取植物的三维点云是一件很轻松的事情。那么，能否利用这些点云，重建植物的三维模型？如果可以实现，将意味着我们只需用扫描到的植物点云，就可以快速重建出植物的真实三维模型。

RyuZhihao123·2020-07-14 05:58

Win10+VS2015环境下安装编译PCL1.8.1和VTK8.0.0（踩坑大全）

中配置pcl库使用cmake编译vtk使用VS编译Cmake编译后的VTKTroubleshotingWin10+VS2015环境下安装编译PCL1.8.1和VTK8.0.0由于鄙人毕设及读研的方向可能为三维点云

fullcy·2020-07-13 19:21

JNI DETECTED ERROR IN APPLICATION: jarray was NULL

项目中用到了opengles去展示三维点云数据，个人比较生疏，所以打算学一学。

旅行蜗牛·2020-07-12 19:44

[论文笔记|声呐]——侧扫声呐图像的三维重建

3.2.1平均振幅增益补偿3.2.2平均灰度增益补偿3.3几何校正3.1斜距改正3.2航迹处理3.3地理编码4.基于阴影信息的水下目标物三维重建4.1二维亮度图生成4.2二维高度图生成4.3坐标系转换4.4三维点云成像总框架

いしょ·2020-07-12 11:48

Open3D 三维点云读取可视化、下采样、去除离群点、地面提取

importopen3daso3ddefdisplay_inlier_outlier(cloud,ind):inlier_cloud=cloud.select_by_index(ind)outlier_cloud=cloud.select_by_index(ind,invert=True)print("Showingoutliers(red)andinliers(gray):")outlier_c

weixin_37804469·2020-07-12 10:40

点云/网格模型的体积计算

比如下面的土堆：如果扫描得到的数据是一系列三维点云，那么体积就比较难求，因为如何定义物体的边界比较困难。一种方法是提取三维点云的凸壳（包络体），然后再进行计算（当存在孔、洞时情况就很复杂了）。

weixin_34018169·2020-07-12 08:32

三维点云目标提取总结【转】

三维点云目标提取1.前言不知不觉，已经到了研究生的第三年了，明年就要毕业参加工作了，offer拿了几个，基本的工作也差不多定下来了，毕竟研究生两年时间主要研究方向是三维点云的目标识别及三维重建（姑且认为是研究方向吧

weixin_33695450·2020-07-12 07:50

高精度地图与数据采集生产及产品实例

预测、规划、控制高精地图主要包括：道路定义（地图道路）交叉路口（记住交叉路口的地物信息等）交通信号（记住交通灯的位置，计算高度等）车道规则（记住当前路段的车道规则）处理高精地图外还有俯视图、相对定位图、三维点云地图来作为辅助没有高精度地图

苏源流·2020-07-10 22:49

点云数据处理学习笔记

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。

weixin_34088583·2020-07-10 19:38

两种三维点云密度聚类方法的研究与对比

转载请说明出处：http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/70194047基于密度的点云聚类算法可以识别三维点云物体，也可以对三维点云去噪处理

weixin_30483697·2020-07-10 18:33

CVPR2020：训练多视图三维点云配准

CVPR2020：训练多视图三维点云配准LearningMultiview3DPointCloudRegistration源代码和预训练模型：https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg

wujianming_110117·2020-07-10 12:56

CVPR2020：端到端学习三维点云的局部多视图描述符

CVPR2020：端到端学习三维点云的局部多视图描述符End-to-EndLearningLocalMulti-ViewDescriptorsfor3DPointClouds论文地址：https://openaccess.thecvf.com