三维点云第5页

论文阅读“CpT: Convolutional Point Transformer for 3D Point Cloud Processing”

ConvolutionalPointTransformerfor3DPointCloudProcessing文章信息1.摘要2.问题3.思路4.方法5.平台6.验证7.参考文章信息1.摘要我们介绍了CpT：ConvolutionalpointTransformer–一种新的深度学习体系结构，用于处理三维点云数据的非结构化性质

zycongzz·2023-01-29 17:52

PCL三维点云中的立体框映射到二维图像（在图像中绘制立体框）

文章目录前言一、二维图像与点云映射二、将点云中的点或立体框映射到二维图像中测试结果前言三维点云与图像的映射，或者说是将三维点云中的点与二维图像中的某一个像素点进行对应。那么这么做的目的是什么呢？

LuLaDe·2023-01-27 11:51

3.5-点云配准基本数学原理

返回>>>>>>PCL-3D点云总目录概念基础三维点云的配准即是通过对点云的旋转、平移进行对齐，进而得到一个4x4的变换矩阵，包含3x3的旋转矩阵和3x1的平移向量。

TimeRiverForever·2023-01-26 10:33

三维点云旋转、归一化

1.numpy归一化feature_rot=feature-np.expand_dims(np.mean(feature,axis=0),0)#去中心化dist=np.max(np.sqrt(np.sum(feature_rot**2,axis=1)),0)#计算到原点的最远距离#print('dist:{}'.format(dist))feature_rot=feature_rot/dist#s

站成一棵树哇·2023-01-24 10:06

《计算机工程》期刊从投稿到录用过程

本人：18级双一流院校全日制研究生在读专业：地理学研究方向：激光雷达数据处理与三维点云语义分割文章投计算机工程期刊从投稿到可刊总周期：两个月之内审稿费100元，可加急。

景墨轩·2023-01-21 11:21

【三维目标检测】Second 模型（一）

Second算法是一种基于三维点云的目标检测算法。

Coding的叶子·2023-01-18 09:33

Openface (三) EYE GAZE 数据集

把这两个位置映射到深度摄像头记录的三维点云中，从而得到对应的三维位置坐标。这两个三维位置坐标相减后即得到视线方向。

刘咚咚的记事本·2023-01-18 01:14

如何利用CloudCompare软件进行点云数据标注

目录一、CloudComparer软件介绍二、如何进行点云数据的人工“打标签”一、CloudComparer软件介绍CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。

拉姆哥的小屋·2023-01-17 07:13

点云标注cloudcampare

注意保存的时候选择ascii的txt，或者cc的bin文件参考三维点云——数据标注这篇博客，看了作者的介绍，只看懂了一半，后续自己琢磨一下，竟然成功了，先感谢原博主~个人拙见，仅供参考，有更好的方法欢迎下方评论交流目录

AIchiNiurou·2023-01-17 07:12

labelCloud：用于三维点云物体检测的轻量级标注工具

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：labelCloud:ALightweightDomain-IndependentLabelingToolfor3DObjectDetectioninPointClouds作者：ChristophSager,TechnischeUniversitätDresdenPatrickZschech,编辑：点云PCL代码：https://github.com/c

Being_young·2023-01-17 07:42

labelCloud 开源三维点云工具标注自制点云数据集（以.bin格式点云为例）

一、软件安装1.以如下命令安装（下载可能有问题，需要网络好一些）：gitclonehttps://github.com/ch-sa/labelCloud.git2.在Conda环境下新建一个虚拟环境安装标注软件所需的依赖（对网速有要求）：condacreate-nlabel3.8python=3.8-y3.进入创建的虚拟环境：condaactivatelabel3.84.将需要标注的.bin格式（

Shawn_1223·2023-01-17 07:11

基于深度学习的三维点云分割综述

三维点云数据集：点云模型的评价指标：评价指标用于分割算法之间的性能比较，包括：平均交并比（mIoU）、总体分割精度（OverallAccuracy，O

3D_vision·2023-01-16 20:55

Superpoint Network for Point Cloud Oversegmentation论文阅读

在本文中，我们开发了一种新的深度迭代聚类网络，直接从不规则的三维点云中以端到端的方式生成超点。具体来说，在我们的聚类网络中，我们首先从点云的坐标和特征空间中联

应续·2023-01-15 14:56

植物三维模型快速重建

简述：本篇文章取自本人的毕业设计，主要是利用MATLAB软件对植物图像序列的有效信息进行提取，得到三维点云图，进而构建三维植物模型。

lectory·2023-01-15 08:04

收集了一些单张图像重建三维模型的相关文献、报道（持续补充）

文献单张图像重建人脸3D模型的卷积神经网络系统研究_喻晗基于改进Pix2Vox的单图像三维重建网络_何鑫睿基于深度学习的单视图三维点云重建方法研究_肖铭杰基于深度学习的单视图三维重建方法的研究进展_刘国柱基于深度学习的单视图三维重建算法研究

Alfafar·2023-01-15 08:59

三维点云地图转二维栅格地图

文章目录前言一、安装octomap二、安装map_server三、发布、转换并保存前言三维点云地图转二维栅格地图的实现需要1.地图转换工具——octomap；2.栅格地图保存工具——map_server

NarutoKAKA·2023-01-14 16:33

TI AWR1843毫米波雷达采集三维点云数据（ROS）

毫米波雷达以其稳定性、对不同环境的适应能力、价格等方面的优势逐步引起了科研人员的注意，本文主要介绍利用了TI（德州仪器）的AWR1843设备，基于ROS系统进行采集点云数据的流程。供大家参考及为自己做一个笔记。准备Ubuntu18.04+ROSMelodic（推荐工作环境）使用Uniflash成功烧录对应SDK版本中的Demo（mmwave_sdk_03_05_00_04/packages/ti/

晓晨的博客·2023-01-14 15:15

基于ICP算法的三维点云数据拼接算法的实现

1.问题描述：通过合并比例因子引入标准迭代最近点（ICP）算法中，我将配准问题转化为一个7D的约束优化问题非线性空间。然后，我们应用奇异值分解（SVD）一种迭代求解此类优化问题的方法。最后，建立了一种新的ICP配准算法，称为Scale-ICP算法具有各向同性拉伸的数据集。为了实现算法的全局收敛性，我们提出了一种初始注册的选择方法。证明所提出的方法的性能和效率算法中，我们给出了几个与Scal算法的比

fpga和matlab·2023-01-13 14:09

python点云拼接

通常，为了获得一个完整物体的三维点云，我们可能会在不同的视点进行数据采集，然后把采集的点云数据拼接到一起。由于视点的不同，所采集到的多个点云的坐标系也会不一致。

Coding的叶子·2023-01-13 14:38

Cylinder3D: An Effective 3D Framework for Driving-scene LiDAR Semantic Segmentation（论文阅读笔记）

AnEffective3DFrameworkforDriving-sceneLiDARSemanticSegmentation（Cylinder3D：一种有效的三维驱动场景激光雷达语义分割框架）非一致性残差块、维度分解语义建模、柱状卷积骨干网络一、重点内容提取设计了一种柱面划分的三维点云表示

董*飞飞·2023-01-12 23:23

【论文阅读】3D点云 -- PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds

Abstract与在规则密集网格中表示的图像不同，三维点云是不规则和无序的，因此对其应用卷积可能很困难。在本文中，我们将动态卷积扩展到一种新的卷积运算，名为PointConv。

magic_ll·2023-01-11 19:34

三维点云渲染引擎制作

本文只针对三维点云、三面片渲染而言，主要显示与处理三维扫描仪点云数据。对一些常用功能的制作与自己制作过程中遇到的问题进行说明。

玉颔·2023-01-11 13:53

CloudCompare&PCL 基于超体素的点云分割

借鉴二维超像素的思路，三维点云自然而然也就出

大鱼BIGFISH·2023-01-11 09:46

三维点云处理05-FPS代码实现

三维点云处理05-FPS代码实现基础知识点最远点采样原理解释：1.从原始点云中选取一个初始点作为最远点2.设定我们希望获得的最远点的数量npoints3.进行npoints次循4.每次循环中计算原点点云中每个点到距离它最近的最远点的距离

Kadima°·2023-01-10 07:07

三维点云处理03-Radius Outlier Remove代码实现

三维点云处理03-RadiusOutlierRemove代码实现半径滤波思想设定一个固定的半径范围，对每个点在该半径范围内查找最近点，并设定最近点最低数量阈值，如果某个点在该半径范围内的最近点的数量小于该最低数量阈值

Kadima°·2023-01-10 07:37

三维点云处理-NMS代码实现

三维点云处理-NMS代码实现importnumpyasnpdefnms(dets,thresh):'''Python实现NMS输入：dets:[x1,y1,x2,y2,scores],分别为检测框的左上方和右下方角点坐标

Kadima°·2023-01-10 07:37

Halcon 点云拟合平面并获取单位法向量及位姿

首先来说三维点云拟合平面，首先gen_object_model_3d_from_points,把点云转化为3d模型，输入：X，Y，Z坐标，输出ObjectModel3Dgen_object_model

swust_fang·2023-01-07 09:38

三维扫描的精度验证方法之一——平面拟合（平面度）

需要借助halcon软件1、三维扫描仪扫描一个特别平的平面，如标定板、量块……等2、将生成的三维点云数据对齐三维的轴线（三维点云的基本操作，不做详解，网上很多资料）3、对齐后，查看点云在另一个方向上的波动情况

大胡子大叔·2023-01-07 09:38

PointConv：三维点云卷积操作

摘要与常规密集网格所代表的图像不同，3D点云数据是不规则且无序的，因此很难将卷积操作应用到3D点云数据。在本文中，我们将动态滤波器扩展成为新的名为PointConv的卷积操作，PointConv可以用于点云数据，创建深度卷积网络。我们将卷积核视为由权重和密度函数组成的3D点的局部坐标的非线性函数。对于给定点，通过核密度估计利用多层感知机网络和密度函数来学习权重函数。这项工作最重要的贡献是为有效计算

冯子材·2023-01-07 08:14

python plot_surface 画表面网格图

对于三维点云数据（如pcd），如何画其表面的网格图，比如1*1m的表面网格图？话不多说，直接上python脚本，已验证。#!

h_372101·2023-01-06 21:05

【3D目标检测】Complex-YOLOv4测试及分析

3D点云目标检测分类：1Lidaronly,point-basedmethod：直接输入点云数据给网络，或者将点云数据pre-process，如将三维点云投射到多个二维平面形成图像。

Jackilina_Stone·2023-01-06 07:57

《PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion》

论文、读书报告、答辩PPT下载链接PF-Net:用于三维点云补全的点分形网络-论文，答辩PPT，读书报告-资源-CSDN下载

行秋·2023-01-05 09:56

二.路径规划---二维路径规划实车实现---gmapping+amcl+map_server+move_base

后期需要写一个三维点云实时转换栅格地图包（包可以实现选择性转换输出三维栅格和2.5-D高程栅格、二维栅格地图），进行gmapping的功能替换就行，里程

goldqiu·2023-01-04 14:01

PCL.1在QT中显示点云

经过讨论终于知道是要干什么了：利用视差图生成点云参考链接：由双目立体视差图重建三维点云【Win10+OpenCV3.4.1+PCL1.8】_$南山种豆$的博客-CSDN博客_视差图重建三维点云视差图片：

HimeAnole·2023-01-04 13:47

vs2019+opencv3.4.1+pcl1.8.1环境搭建

主要目标是为了实现通过视差图以及原图进行三维重建(20条消息)由双目立体视差图重建三维点云【Win10+OpenCV3.4.1+PCL1.8】_$南山种豆$的博客-CSDN博客_视差图三维重建但在进行这一步之前要进行

有梦想的冲·2023-01-04 13:12

【python】Open3D，Write PLY failed解决方法

写了一个简单的函数，将三维点云（ndarray）保存为.ply文件：defsave_points_as_ply(points,ply_path):"""将点云保存为.ply文件，保存成功会打印'ply_path

William_Chan_6·2023-01-04 10:28

基于深度学习的人工林地面激光扫描点云立木特征参数提取方法

Abstract利用基于三维点云的技术量化立木和立木参数，可以在林业生态效益评估和立木培育和利用中发挥关键作用。

fish小余儿·2023-01-03 18:26

(三) 三维点云课程---RANSAC结合最小二乘求解点云的地面

三维点云课程—RANSAC结合最小二乘求解点云的地面三维点云课程---RANSAC结合最小二乘求解点云的地面三维点云课程---RANSAC结合最小二乘求解点云的地面1.RANSAC的步骤2.RANCAC

月夕花晨TS·2023-01-03 12:01

三维点云数据下载网址

https://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/ply.html

猴子2333·2023-01-02 12:55

三维点云处理系列----PCA

一、主成分分析PCA推导的基础数学知识准备1、矩阵和向量相乘矩阵和向量相乘实际是矩阵对向量进行旋转加拉伸作用。可以试试例子：矩阵为[(0,1),(2,1)],向量为（1,0）’,相乘之后向量变成了（0,2）’。进行了旋转和拉伸。但是，如果向量刚好是矩阵的特征向量的时候，矩阵只会对向量有缩放的效果，不会有旋转。2、SVD分解一个矩阵，可以分解成三个矩阵相乘的形式。U和V都是酉矩阵，即Σ是一个对角阵。

张飞飞~·2022-12-31 15:32

python三维点云投影（一）

一、立体几何基础知识1.1平面表示三维平面的统一表示方法：1.2法向量假设（x1,y1,z1）、（x2，y2，z2）为平面上两个点，那么可以得到：(x2-x1,y2-y1,z2-z1)是平面上的一个向量，并且根据上式可知，（A,B,C）与这个向量垂直，显然（A,B,C）为平面的法向量。1.3过定点且与平面垂直的直线方程假设（x0,y0,z0）为空间中的任意一点，它在平面上的投影坐标为（x,y,z）

Coding的叶子·2022-12-30 12:14

python三维点云投影（二）

python点云投影样例，投影知识和理论分析见：三维点云投影（一）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。数据来源：modelnet40点云样例数据-深度学习文档类资源-CSDN下载。

Coding的叶子·2022-12-30 12:14

值得一读的论文：深度学习与三维点云

近年来深度学习方法应用在三维点云处理上较好的论文,mark一下。慢慢看。

APolaris。·2022-12-30 09:04

Ubuntu20.04下使用源码编译CloudCompare

CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能。

GoHowz·2022-12-30 07:58

互补格雷码+相移码求解三维点云

简介互补格雷码+相移码实现物体三维重建，整个重建过程可以分为6个步骤：生成格雷码图像生成四步相移图像求解相对相位求解绝对相位获得相机-投影仪像素坐标之间的对应关系根据标定参数获得重建点云信息Github项目已建立，项目中提供了实验数据，供大家学习，欢迎大家star⭐️收藏！求解绝对相位的具体原理和代码可以参考(超详细)互补格雷码+相移码求解包裹相位（Python实现），下面的内容主要介绍获得绝对相

jiayuzhang128·2022-12-28 01:09

(七) 三维点云课程---ICP (Point-to-Plane)

三维点云课程—ICP(Point-to-Plane)由于Point-to-Point的方法不允许平面之间的滑动，故提出了Point-to-Plane的ICP方法1.Point-to-Plane的原理介绍

月夕花晨TS·2022-12-27 20:36

三十. 智能驾驶之基于PointPillars的点云目标检测

因为其优越的前向速度和性能,普遍被业内所认可,并被收入百度Apollo的自动驾驶汽车开源项目中.在我前面的文章中介绍PointNet时,结合过基于点云的目标检测和语义分割方法有四种,这里再复习下:目前,针对三维点云数据的深度学习检测有四个方向

okgwf·2022-12-25 11:00

智能驾驶笔记之基于PointNet++的三维点云分类和语义分割

第一部分基于三维点云的分类和语义分割介绍第二部分PointNet和PointNet++第三部分PointNet++关键代码分析第一部分基于三维点云的分类和语义分割介绍基于二维图像的神经网络技术已经非常成熟

okgwf·2022-12-25 11:30

形态学边缘提取matlab,在Matlab平台下基于形态学方法对LIDAR数据进行建筑物边缘提取...

但是LIDAR获取的仅仅是三维点云数据信息,没有图像信息,对于地物特征没有直观的反应,所以首先需要将原始LIDAR数据转化为点云三维数据,再转化为图像,然后再处理图像,以此获得更多信息。

weixin_39746229·2022-12-24 16:06

核线影像生成(摄影测量)以及极线校正(计算机视觉)

在获得影像的内外方位元素或者影像的相对方位元素的前提下，实施过程大体分为核线影像生成、匹配代价计算、匹配代价聚合、视差计算与精华、三维点云生成几个主要步骤。

伴君·2022-12-24 00:03

推荐频道

三维点云