三维点云第7页

cvpr2020 人脸检测与识别_80篇CVPR 2020论文分方向整理：目标检测/图像分割/姿态估计等...

ID，从论文ID公布以来，我们一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标跟踪、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维点云

weixin_39959236·2022-12-07 10:50

【PCL自学：Registration 1】PCL点云配准一般流程介绍

将各种三维点云数据视图对齐到一个完整的模型中，这个问题被称为配准。它的目标是在全局坐标框架中找到分别获得的视图的相对位置和方向，从而使它们之间的相交区域完

斯坦福的兔子·2022-12-07 05:22

基于PCL的ICP及其变种算法实现

2.1PLICP2.2PointToPlaneICP2.3NICP2.4LM_ICP三、程序示例1.传统方法2.PointToPlaneICP总结前言ICP（IterativeClosestPoint，最近邻点迭代）是应用最广泛的三维点云配准算法之一

人狮子·2022-12-07 05:19

三维点云学习（3）8- 实现Spectral

三维点云学习（3）8-实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图前三种为自写的聚类算法，分别是KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤

KaHoWong·2022-12-06 12:19

八种点云聚类方法（二）— KMeans

对于三维点云来说，其样本的维度为3。这里主要介绍几种典型的方法及其实现方式，包括DBSCAN、KMeans等聚类方法，采用pythonopen3d和skit-learn来实现。

Coding的叶子·2022-12-06 09:26

matlab 深度图像转三维点云

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理深度相机能够获取物体到相机的距离信息，可以根据距离信息，计算像素的3D相机坐标，生成点云。计算公式为：−z=ddepthsc

点云侠·2022-12-05 11:23

【三维目标检测】VoteNet（二）

传统基于anchor的三维目标检测方法会将三维点云投影到bev视图后采

Coding的叶子·2022-12-05 11:49

VTK读取三维点云图并显示

用VTK读取三维点云图并显示的程序遇到问题，求帮助该程序是读取txt里的三维点云数据然后显示出来程序如下：#include"vtkRenderer.h"#include"vtkRenderWindow.h

xizmi·2022-12-05 00:53

python绘制3d点云_python读取三维点云球坐标数据并动态生成三维图像与着色

txt文本数据并进行一系列字符串处理，提取显示所需要的相关数据矩阵2.然后利用python的matplotlib库来进行动态三维显示备注：matplotlib在显示2d数据可视化方面有着绝对的优势，但是在三维点云显示方面则存在很多问题

weixin_39555951·2022-12-05 00:22

matlab绘制三维点云和点云凸包

matlab绘制三维点云和点云凸包效果展示1.在matlab命令窗口输入guide打开matlab的ui开发界面，按照下图的样式绘制界面。

o-vVv-o·2022-12-05 00:44

python绘制三维表面点云图|matplotlib|mayavi|pyqtgraph

python绘制三维点云图x：（1,2,3,4,4,5，…）matplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig

JlexZzzz·2022-12-05 00:10

基于最小二乘法估计点云的曲面法向量

转自：https://blog.csdn.net/lming_08/article/details/21171491之前对PCL库计算三维点云数据的曲面法向量有过介绍，点云的曲面法向量估计，PCL库是采用主成份分析方法的

云初·2022-12-04 12:11

PCL三维重建笔记

三维重建的三种方法：KinectFusion，直接获取人体的三维点云数据，但获得的点云分散而模糊Opencv、OpenNI，操作过程过于繁琐、配置环境过于复杂利用Processing软件编程，通过导入SimpleOpenNI

慢行慢行·2022-12-04 12:06

【PCL】欧式聚类提取（Segmentation）

欧式聚类提取是PCL中常用的一种分割提取方法，可以将三维点云场景按类别分割。

Frank学习路上·2022-12-04 11:40

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

PF-Net:用于三维点云补全的点分形网络Abstract 在本文中，我们提出了一种点分形网络（PF-Net），一种新的基于学习的精确高保真点云补全方法。

Looho_·2022-12-04 10:24

Kmean（k均值聚类）学习-matlab代码撰写-2022-08-09

可以直接用于三维点云的聚类，由于博主这里没有适合kmean的聚类数据，就用matlab软件中带的数据进行示例了，上代码：1Kmean代码clear;c

~追风筝的猫·2022-12-04 10:21

pointnet三维点云检测算法设计思路

pointNet检测算法直接对三维点云进行处理，根据需求的不同，可以将任务分为分类和分割。pointNet的设计思路是基于三维点云的自身性质，三维点云是一系列的数据点。

代号零零一·2022-12-03 07:22

Pointpillars三维点云实时检测

目录一、项目方案二、项目准备工作1.安装并配置好Openpcdet的环境2.安装好ROSmelodic三、项目工作空间创建及代码配置四、具体代码修改与讲解launch/pointpillars.launch的修改launch/pointpillars.rviz的修改五、实时检测效果展示六、项目思考以及未解决的问题七、Reference一、项目方案ROS的通讯机制使得它在机器人和无人驾驶领域应用十分

CVplayer111·2022-12-03 07:51

【三维目标检测】VoxelNet（三）：模型详解

数据处理部分请参考：三维点云目标检测—VoxelNet详解之数据处理（二）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。

Coding的叶子·2022-12-03 02:08

3D点云配准算法-4PCS（4点全等集配准算法）

简介4PCS算法是一种快速的、鲁棒的三维点云配准方案，该方案使用宽基底，对噪声和异常值具有良好的适应性，该算法允许对有噪声的原始数据进行配准，而无需对数据进行预过滤或去噪。

MobiusLee·2022-12-03 02:32

PCL 点云均值滤波

对于三维点云，模板为一个球体DDD（如图1c），即将三维点云中的一个采样点

点云侠·2022-12-02 19:14

八种点云聚类方法（一）— DBSCAN

对于三维点云来说，其样本的维度为3。这里主要介绍几种典型的方法及其实现方式，包括DBSCAN、KMeans等聚类方法，采用pythonopen3d和skit-learn来实现。

Coding的叶子·2022-12-02 02:47

三维点云学习（4）7-ransac 地面分割+ DBSCAN聚类比较

三维点云学习（4）7-ransac地面分割+DBSCAN聚类比较回顾：实现ransac地面分割DBSCNApython复现-1-距离矩阵法DBSCNApython复现-2-kd-tree加速数据集下载链接

selfDisciplineSun·2022-12-02 02:14

重拾非学习的策略：一种新颖的点云配准问题设置

我们知道，三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP，其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。

3Ｄ视觉工坊·2022-12-02 02:20

三维点云配准

三维点云配准点云的配准过程，就是求两个点云之间的一个旋转平移矩阵

Zeehoy·2022-12-01 21:08

RandomRooms：用于3D目标检测的无监督预训练方法（ICCV2021）

UnsupervisedPre-trainingfromSyntheticShapesandRandomizedLayoutsfor3DObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.07794摘要：近年来，三维点云理解取得了一定的进展

Tom Hardy·2022-12-01 20:24

基于ROS和gmapping，通过伪造的odom，完成Kinect建图

传感器信息:环境深度信息:sensor_msgs/laserScan----->RGBD三维点云数据：通过ros功能包depthimagetolaserscan完成深度相机数据转换成激光数据里程计信息:

合工大机器人实验室·2022-12-01 12:58

三维点云学习（3）8- 实现Spectral谱聚类

三维点云学习（3）8-实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图前三种为自写的聚类算法，分别是KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤

selfDisciplineSun·2022-12-01 08:35

ICP算法实现（C++）

下面链接是我觉得讲的比较详细的，可以参考：三维点云

给算法爸爸上香·2022-12-01 05:08

三维点云学习（1）下-点云体素降采样

三维点云学习（1）下点云体素降采样（VoxelFilterDownsampling）代码参考网址秦乐乐CSDN博客理论参考知乎博主：WALL-E1.方法Centroid均值采样Randomselect随机采样

selfDisciplineSun·2022-12-01 01:40

三维点云重建 — open3d python

这里三维点云重建是指根据三维点云重建目标的表面或轮廓，即表面重建。三维点云是一批离散的点，这样空间中必然回有一些位置是空的，没有数据信息。

Coding的叶子·2022-11-30 21:27

三维点云质心与三角化 — python open3d

而对于三维点云来说，m取为1，即单位重量。那么根据公式（2）可以知道，点云中各个点相对于质心的距离和为0。m为1时，公式（1

Coding的叶子·2022-11-30 21:56

[点云配准]LCD(2D-3D特征配准算法)例程align_point_cloud.py解析

写在前面跨域描述符LCD可以实现二维图片特征点到三维点云特征点的配准，是个具有通用性的深度学习特征描述子。

ESRSchao·2022-11-30 13:22

三维点云语义分割的一些方法与相关论文

阮扬才·2022-11-30 07:27

视觉SLAM的二维和三维点的特征匹配，位姿估计的方法总结

对于视觉，单目经常拿到的数据点是二维，当然也有像双目、kinetic这样的深度相机拿到3d坐标，对于激光一般都是拿到的三维点云坐标。

bug大湿·2022-11-29 23:28

传统方法的点云分割以及PCL中分割模块

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达摘要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，且不均匀的数据结构，所以点云分割具有一定挑战性

小白学视觉·2022-11-29 23:27

基于图像的多视角立体视觉三维重建(四)——基于MVS算法的稠密点云重建

基础知识稠密点云重建的目的是在相机位姿已知的前提下，逐像素的计算图像中每一个像素点对应的三维点，得到场景物体表面密集的三维点云。

CV科研随想录·2022-11-29 11:05

三维点云数据集

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达1TheStanford3DScanningRepository（斯坦福大学的3d扫描存储库）链接：http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/这应该是做点云数据最初大家用最多的数据集，其中包含最开始做配准的Bunny、HappyBuddha、Dragon等模型。2SydneyUrba

小白学视觉·2022-11-29 11:33

点云降采样（DownSampling）

点云降采样1概述三维点云往往包含大量冗余数据，直接处理计算量大，消耗时间长，因此对其进行降采样是十分必要的。降采样同时也是点云预处理过程中的关键环节。

MSTIFIY·2022-11-28 08:20

(六) 三维点云课程---FPFH特征点描述

三维点云课程—FPFH特征点描述三维点云课程---FPFH特征点描述三维点云课程---FPFH特征点描述1.FPFH推导1.1PFH介绍（PointFeatureHistogram）1.2FPFH介绍（

月夕花晨TS·2022-11-28 00:43

在RTX 3090上复现点云语义分割算法RandLA-net

在大场景三维点云语义分割算法中，RandLA是很有代表性的算法，而且很适合落地，奈何原论文代码的环境是python3.5+tensorflow1.11+cuda9，而cuda9是不能在新显卡RTX3090

lucky li·2022-11-27 23:45

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS

在大场景三维点云语义分割算法中，RandLA-net是很有代表性的算法，而且很适合落，原论文代码的环境是python3.5+tensorflow1.11+cuda9，而cuda9是不能在显卡RTX3080

Parkerfive·2022-11-27 22:43

halcon 点云处理_Halcon三维测量(4):点云图转深度图+点云滤波(补洞)+断线拟合

对于三维测量的套路，都是将图像转成二维进行测量和处理我仍然以这个开关检测项目为例，开关点云有x,y,z，三个空间坐标如果对这个三维点云直接处理，有一个思路我提供给大家，将点云模型完全调平，然后针对x,y

weixin_39615808·2022-11-27 20:44

Halcon_3D点云筛选，目标轮廓提取，切平面求取目标间隙宽度

采用的是XYZ三个通道上的深度图来生成一张三维点云图。主要利用最小外接立方体，在目标方向上做切平面，将切平面的图像投影出来处理。然后将目标点还原到3维空间上。对目标筛选后求得实际距离进行计算。

halffree·2022-11-27 20:41

三维点云预处理之点云去噪

1.点云数据的去噪在测量数据的过程中，我们往往会不可避免的引入噪声点，点云数据预处理的一个步骤就是除去这些会对结果产生影响的错误的噪声点。点云数据的去噪方式有很多，不同的点云类型也可以通过分析其具体特征选择适合的去噪方法，如对于扫描线型的点云分布类型，通过拟合曲线求偏差可以很好的过滤掉噪点（可参考你做物理实验时对数据的处理方法）。而本文主要介绍通用的适合多数类型的去噪方法，其在处理点云时将点云视为

穆杉逐云·2022-11-27 16:13

SfM多视图三维点云重建--【VS2015+OpenCV3.4+PCL1.8】

难点在完成两视图三维重建之后，接下来就是进行多视图重建。多视图重建的难点在于如何确定第iii(iii>2)个相机到世界坐标系的位姿变换矩阵。两视图重建时，是将第一个相机所在的坐标系视为世界坐标系，并计算第二个相机相对于第一个相机的位姿变换矩阵。但这种方法并不能用在多视图重建中，即不能将第iii(iii>2)个视图依次与第一个视图进行特征点匹配，并根据匹配的特征点进行双目重建，因为随着帧数增加，当前

$南山种豆$·2022-11-27 11:52

SfM两视图三维点云重建--【VS2015+OpenCV3.4+PCL1.8】

概述视觉三维重建，是指使用相机采集的图片、根据相关知识推导目标物体三维信息的过程。这里借鉴《视觉SLAM14讲》中的分类方法，将视觉三维重建分为基于特征点和非提取特征点的重建。本文旨在使用基于特征点的重建方法完成相邻两张图片间的三维重建。步骤基于特征点的视觉三维重建方法主要包括如下流程：提取单张图片特征点；多张图片间特征点的匹配；利用对极几何约束，使用SfM恢复两相机间的三维变换关系；使用三角量测

$南山种豆$·2022-11-27 11:51

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第二节邻近搜索之构建KDTree

在激光雷达中，一般使用的是三维点云。所以，kd-tree的维度是3。KDTree（k维树）是一种空间分区数据结构，它将一组k维点存储在树结构中，从而实现高效的范围搜索和最近邻搜索。最近邻

地理空间科学·2022-11-27 10:40

SASA: Semantics-Augmented Set Abstraction for Point-based 3D Object Detection

摘要尽管基于点的网络被证明对三维点云建模是准确的，但在三维检测方面，它们仍然落后于基于体素的竞争对手。

weixin_48493664·2022-11-26 22:56

17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……

三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。

一点人工一点智能·2022-11-26 10:35

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