三维点云第15页

Ａ_LOAM建图同时构建栅格地图(去除动态物体构建可行驶区域)（Lego_Loam也适用）

Ａ_LOAM构建三维点云一般只会用于定位，而小车的导航还是需要二维的栅格地图本文是在使用Ａ_LOAM（loam系列都适用）构建三维地图的同时，构建概率栅格地图，并去除动态物体，最终输出二维的可行驶区域，

Discoverhub·2019-11-18 09:40

[Part 4] 在Windows 10上源码编译PCL 1.8.1支持VTK和QT，可视化三维点云

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/2d809f92/，欢迎阅读!Part-4:Compilepclwithvtkqt5supportfromsourceonwindows.SeriesPart-1:InstallandConfigureQt5onUbuntu16.04Part-2:InstallandConfigureVTK8.1.0fromsourcewithQ

kezunlin·2019-11-12 02:48

笔记：三维点云数据特征检测

综述扫描数据中存在大量冗余数据（不同角度多次拍摄），为后续曲面重建、模型编辑等带来很大不便，因此需要点云数据简化。模型的特征区域：进行检测和提取非特征区域：简化处理特征用于表达模型的正确外观包括尖锐边、光滑边、脊或谷、尖头等两类方法：基于多边形网格模型的特征检测基于点云模型的特征检测基于多边形网格模型的特征检测文献74使用局部多项式拟合来估计曲率张量信息然后将曲率信息用于密集三角形网格的特征线检测

cybersword·2019-11-08 19:45

[kinect]地面信息提取算法

createdbyDejavu(不断更新中)简介地面信息的提取对于车形的智能机器人来说十分重要，之前一直采用双目视觉来绘制周边环境的三维点云，但是由于双目视觉两个CCD摄像头采集速率无法做到绝对的同步，

ericdejavu·2019-11-01 11:32

python生成三维点云包围盒

matplotlib生成三维点云包围盒运行环境：win10、python3.5.2、matplotlib评价：消耗时间较长效果展示：运行上面包围盒消耗的时间：单位（秒/s）代码：frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromitertoolsimportproduct

王张飞·2019-09-16 15:05

基于Kinect-OpenNI-OpenCV-OpenGL的环境三维重构

首先要做的是破解-->连接PC-->获取深度数据和图像数据-->三维点云显示这么几项基本工作。开始仿照的是饮水思源[1]博客的方法（使用VS2008在windows平台上试用Kinect[2]）

weixin_30555515·2019-07-27 06:40

点云处理

1.通过扫描获取点云数据，首先经过滤波（直通和邻域），并进行点云稀疏化，得到有效配准数据，经过配准生成三维点云地图。

o180o·2019-05-09 09:00

Guided Filter对三维点云降噪

同步更新于githubpage文章目录GuidedFilter点云降噪ResultsNotesCodeReferencesGuidedFilter点云降噪GuidedFilter一般用来对2D图像进行降噪等处理，实际上，稍作修改后可以对3D点云进行降噪。从GuidedFilter的基本假设出发，可以推导出针对3D数据的处理方法。这里仅考虑引导数据是点云本身的情况。首先，根据局部线性假设，有qi=A

aipiano·2019-04-28 23:52

基于激光雷达点云数据的目标检测

对语义特征比较复杂的情景，这种方式很有效，但是对一些比较简单的物体，基于三维点云方式的检测更精确。基于三维点云的目标检测传统方式：主要步骤：分割地面->点云聚类->特征提取->分类。基于深度

Oliver Cui·2019-03-19 10:08

三维点云文件的读写代码总结

文章目录ply文件python版本c++版本文件python版本c++版本ply文件python版本fromplyfileimportPlyData,PlyElement#importdata_prep_utildefwrite_ply(points,filename,text=True):#writethearrayasaplyfile--by_xia"""input:Nx3,writepoin

cjh_jinduoxia·2019-03-08 10:42

从图像到点云 Python PCL安装教程

From：从图像到点云PythonPCL安装教程本文旨在记录自己入门PCL、实现从二维图像转换成三维点云的过程，有不足之处欢迎指出~C++环境下的安装和编程参考这两篇博文~Python环境下的编程参考这篇博文

tony2278·2018-12-28 09:58

利用三维点云标注软件分割已知场景、构建语义地图

#利用标注软件分割已知场景、构建语义地图通过使用软件标注对我们自动驾驶任务有需要的Object后，结果如图2所示，这里我们暂时只标注了Tree、Car、Road三类Object，在图2中分别用枚红色、蓝色、和青色表示，他们的类别由PCD文本文件中的label项区分开。通过给一个范围内的点云打标签，我们可以手动分割具有不同语义的点云簇，构建基于点云的语义地图。并且输出文件label_result.p

LTELTY·2018-12-26 17:59

入门图像处理与图像识别的知识框架

小白一枚，和大家共同学习编程基础C++，曾经我想用python来做图像处理，后来发现无论是二维图像处理（opencv）还是三维点云处理（PCL），都得学C++数据结构与算法，设计程序的基础课程编译原理操作系统

游离丸子·2018-12-13 13:12

无人驾驶汽车系统入门（二十八）——基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现

无人驾驶汽车系统入门（二十八）——基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现前文我们提到使用SqueezeSeg进行了三维点云的分割，由于采用的是SqueezeNet作为特征提取网络，该方法的处理速度相当迅速

AdamShan·2018-12-05 15:40

Appollo高精度地图

控制Apollo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

ali-go·2018-12-04 22:09

PCL学习笔记7 —— PCL 可视化

visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的的理论，方法和技术，pcl_visualization库建立了能够快速建立原型的目的和可视化算法对三维点云数据操作的结果

english yong·2018-12-01 22:40

【计算机科学】【2016.09】三维点云中的目标检测

本文为德国弗里恩大学（作者：ChristianDamm）的硕士论文，共54页。随着自动驾驶车辆的不断普及，避障等挑战变得越来越重要。为了实现避障，可靠的障碍物检测是前提条件之一。虽然普通的自动驾驶车辆主要使用相机和雷达传感器来实现这一目的，但是目前激光测距传感器正在逐渐作为可实施的替代方案。由于激光传感器的精度很高，在不同的工业领域中得到了广泛的应用。通常，传感器数据被用作点云的形式。在本篇硕士论

梅花香——苦寒来·2018-11-21 08:56

保存并查看Loam的三维点云地图

Loam的安装及运行方法可以参考https://blog.csdn.net/qq_36396941/article/details/82973772本文提供ROSwikihttp://wiki.ros.org/loam_velodyne上无imu信息的bag百度云链接链接:https://pan.baidu.com/s/18ISyr4ky2MfTl7TXJD2W-A提取码:2yea运行图在运行过程

Yeah2333·2018-10-14 16:33

基于深度学习的三维点云识别

基于深度学习的三维点云识别一、什么是三维物体识别随着三维成像技术的发展，结构光测量、激光扫描、ToF等技术趋于成熟，物体表面的三维坐标能够精准而快速的获取，从而生成场景的三维数据，能够更好地感知和理解周围环境

KylinQAQ·2018-10-10 10:34

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

发现还没看懂感觉读论文还是需要读别人这篇论文的解读（类似于看电影一样，看完一部电影之后，再看豆瓣下面电影的评论，我在思考，为什么差别这么大呢）论文地址论文官网作者展示论文youtubeCVPR2017精彩论文解读：直接处理三维点云的深度学习模型下文摘自

努力奋斗-不断进化·2018-09-25 11:45

使用深度学习的三维点云分类的介绍

https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/8182846.html

听风ing·2018-09-20 10:01

三维点云数据集—目标检测、分类、匹配

三维点云数据集做三维点云处理，常常因为数据烦恼，因此想把所用过下载过的数据集整理一下，若有不准确或者更多的资源，欢迎万能的网友们提点并告知（持续更新）。。。

四季豆豆·2018-09-19 14:06

PCL1.8.1+VTK8.0.0+QT5.9+VS2017在Win10环境下的配置

写在前面：最近由于毕业论文三维点云相关项目需要，得学习PCL库相关知识，作为小白的我，配置PCL库和QT花了很长时间，为了造福后者，我讲下相应过程以及遇到的问题，以帮助小白少走弯路。

Fengyueshengqi·2018-07-27 15:19

SLAM学习笔记：点云数据处理学习笔记【转载】

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。

hongyunzhi92·2018-07-23 12:11

摄像机模型和双目建模三维点云的理解

1、世界坐标系一点P(Xw,Yw,Zw)转换到摄像机坐标系为(Xc,Yc,Zc)其中R表示旋转矩阵，T表示平移矩阵2、摄像机坐标系点(Xc,Yc,Zc)映射到图像坐标系的p(x,y)转换关系用到了透视投影f为相机的焦距转换为齐次坐标形式为3、图像坐标系p(x,y)转换为像素坐标系(u,v),其中u,v表示像素点的行列数，dx和dy表示垂直和水平上每毫米有多少个像素，也就是每毫米有多少行像素和多少列

阿柏川·2018-06-15 17:14

PCL求取三维点云模型每点曲率

最近在做有关实验需要计算模型曲率，但是网上找了一圈也没找到满意的资料。最后发现PCL库可以很方便的求取模型中每一个点的曲率，但是我们要想将PCL库求得的曲率数据应用到自己的项目中需要将PCL库与我们的项目进行结合，并且在PCL求出曲率后存放在自己的结构体中，这样才能得到更适合自己项目的数据。-----------------------------------实现思路：鉴于在实际使用中只需要一些曲

会飞的鱼_Me·2018-06-01 15:24

论文阅读-位姿估计-SE3-Nets Learning Rigid Body Motion using Deep Neural Networks

SE3-NetsLearningRigidBodyMotionusingDeepNeuralNetworks(1)-输入：三维点；系统输入（如推力）；-输出：三维点该论文只针对三维点云输入（RGBD等）

一只飞鱼fy·2018-04-19 17:33

单张图片生成三维点云

配置pcl:参照博客http://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/43451589//C++标准库#include#includeusingnamespacestd;//OpenCV库#include#include//PCL库//#include//#include#include#include#include#include//定义点

HYY233·2018-02-04 21:30

Ubuntu 下一些库的安装及资源

1.生成三维点云需要用到pcl，ubuntu下安装方式点击打开链接sudoadd-apt-repositoryppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pclsudoapt-getupdatesudoapt-getinstalllibpcl-all2

Arwenlearn·2018-01-25 19:53

三维点云目标提取（续）

http://blog.csdn.net/a2008301610258/article/details/48785455三维点云目标提取（续）3.三维点云目标提取3.1一般流程先根据个人认识总结一下目标提取的一般性步骤

看不见我呀·2018-01-16 16:02

处理点云数据(三)：三维点云可视化

三维可视化点云使用Mayavi可视化首先使用anaconda安装mayavi，打开命令行界面condainstallmayavi如果python版本是py3则会出错，需要安装python2.7版本：condacreate-npy2python=2然后在py2的环境下安装mayavi：condainstall-npy2mayavi如果出现VTK版本不匹配，则更新VTK：condaupdate-npy

听说你爱吃芒果·2017-12-29 12:00

简易教程：教你如何使用Meshlab提取已有的三维模型的结构点云

很多童鞋问我要那个三维点云数据，其实吧，我们可以自己从网上的三维模型中提取密集点云作为三维点云数据，所以很多大家看这篇教程就好了，就不要再问我要三维点云数据了，为了达到这个目的我们使用了Meshlab这个开源的软件

HW140701·2017-12-22 20:46

KinectFusion中用到的TSDF Fusion

流程步骤如下图所示：DepthMapConversion：读入的深度图像转换为三维点云，计算每一个点云的法向量；CameraTra

白眼哥哥·2017-11-13 20:06

OpenGL+MFC对三维点云的法向量实现可视化

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？

HW140701·2017-09-08 22:28

使用层次聚类在结构点云中进行平面的快速提取

在许多机器人应用的领域，能够实时在三维点云中进行平面提取是非常困难的。在论文中提出了一个算法，能够在类似Kinect传感器采集到的点云进行实时可靠的多平面的检测。

Felaim·2017-08-03 17:54

基于数字光栅投影的结构光三维测量技术（总结）

文章目录概述三维重建光学三维测量被动三维测量主动三维测量基于PMP的结构光三维测量技术结构光生成与投射结构光生成光栅非正弦性相位计算相位主值计算相位展开DMD图像坐标计算图像矫正重建三维坐标添加彩色纹理三维点云处理系统精度评估标定精度评估测量精度评估参考文献附录概述本文是在读了论文

高晨光·2017-06-18 18:40

VTK生成分布在球内部或者表面的三维点云坐标，将点云坐标保存为txt文本文档

使用VTK生成分布在球内部或者表面的三维点云数据，可以设置球的中心，半径以及生成的三维点的个数并选择可以设置在球内部生成或者是球表面生成。

HW140701·2017-06-01 16:36

Meshlab读取三维点云、三维点云重建以及三维点云法向量计算

Meshlab是一个强大的三维模型处理的软件，在三维点云的处理方面也十分强大，不仅仅可以用三维点云重构出三维模型，还可以计算出三维点云每个点的法向量，这在逆向工程和基于三维点云的隐式曲面重建中非常有用。

HW140701·2017-05-27 09:57

常见的三维点云数据下载链接，自己整理+网上收集

最近需要用到三维点云数据，但是网上大部分的数据资源的数据格式都是杂乱无章而且没有清晰的数据说明，为了方便，自己整理了常用的三维点云数据，格式都是按照X坐标空格Y坐标空格Z坐标这种数据格式排列，方便数据读取和进行三维点云的重建实验

HW140701·2017-05-26 12:08

点云数据处理

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。

壹米玖坤·2017-05-18 09:16

PCL三维点云拼接融合技术

首先，编译或下载PCL运行库：http://pointclouds.org/downloads/,并配置环境。然后，进行配准操作，本例使用pcd格式点云文件进行配准：1.点云粗配准拼接#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacepcl;//////////////////////////

剑心z·2017-05-13 18:54

VTK修炼之道56：图形基本操作进阶_表面重建技术（三维点云曲面重建）

因为在三维点云曲面重建中，Delaunay条件不在满足，不仅基于最大最小角判断的对角线交换准则不在成立，而且基于外接圆判据的Delaunay三角化也不能保证网格质量。

shenziheng1·2017-02-05 14:00

三维点云拼接标记点拼接 SVD分解法

在三维重建的过程中每次只能测量有限的区域，那么拼接的操作就再所难免了，最终拼接的效果往往觉得了你做的产品是否真的有价值。很多市面上的产品在比较的时候首先看的是整体的重建效果，而整体的效果就是拼接决定的。拼接的效果由精度和效率决定的，首先是精度主要看最终拼接的点云之间融合的好坏，其次的效率，效率主要考察的是在拼接的过程是否流畅，是否需要很多标记点，好的拼接效率就是在使用少量的标记点也能拼接出高精度的

clipp_Huang·2016-12-16 11:38

机器人抓取三维重建机器人抓取三维物体匹配

基于三维模型的匹配则没有那么多的要求，但是对如何获取三维数据则是有要求的，获取三维数据的方式有很多，但是要想获得高精度的数据则只有结构光的方式，查了下国外的一些产品基本上都是基于结构光的方法来获取三维点云的

clipp_Huang·2016-12-07 17:32

机器人抓取机器人物体三维定位三维匹配

随着三维技术的成熟，越来越多的研究着在考虑使用三维匹配的方法，其中一种就是基于三维点云和法线的方法。

clipp_Huang·2016-11-30 16:17

Mastering Opencv ch4：SFM详解（一）

2：重构场景3：从视图中重构4：重构细化5：可视化三维点云I：假定使用一个标定过的摄像机——一个先前标定过的摄像机。前面的博客也提到如何进行相机标定。因此，我们假定摄像机内参数存在，

chuhang_zhqr·2016-10-27 16:43

vtk三维点云隐式曲面重建：vtkSurfaceConstructionFilter类

vtk三维点云重建vtkSurfaceConstructionFiltervtkSurfaceReconstructionFilter获取假设为位于实体3D对象表面上的点列表。

HW140701·2016-10-12 13:43

三维点云数据集

本文内容来自http://www.pclcn.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=38&pid=74&page=1&extra=3DPointCloudsAutodeskResearch-Digital210KingSamplescanandimagedataoftheAutodeskResearchoffice.AutonomousSystemsLab(ET

MissCoder·2016-08-29 21:36

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。

太一吾鱼水·2016-06-23 20:00

opencv与opengl混用实现三维点云图像

/*灰度图转换为高度图，为双目视觉三维重建做准备。*/#include#include//#include//#include//#include#include"opencv2/calib3d/calib3d.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2

clxiaoclxiao·2016-05-31 20:48

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