三维点云

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

VINS on RealSense D435i

关于RealsenseD435i运行VINS系列前言在SLAM中，主要是以激光SLAM和视觉SLAM为主，激光雷达直接可以获取三维点云坐标信息，所以激光SLAM会比视觉SLAM稳定许多，但是由于激光雷达挺贵的
雨霖 X·2022-11-25 21:25

TopoDOT线上讲座 | 如何解决实景三维LiDAR点云数据处理与应用难题？

讲座信息：主题：实景三维点云数据自动化处理及应用解决方案时间：2021.11.10周三9:30~11:00参与方式：点击此处，填写线上申请表，我们将以邮件方式发送参会链接，未参会的小伙伴同样可以填写申请表获取直播回放
优案科技·2022-11-25 16:51

优点三维逆向建模——消除实景三维应用后顾之忧

随着实景三维数据获取技术的日趋成熟，空间三维点云数据广泛应用于各个领域，实景三维数据的应用成为大家关注的焦点！
优案科技·2022-11-25 16:21

Arena4D点云数据处理软件简介

Arena4D是英国Veesus公司专门针对三维点云和GIS数据信息挖掘、可视化操作、内容浏览、视频输出、网络发布等应用而研发的一款具有超强数据承载力的多功能软件。
优案科技·2022-11-25 16:50

让犀牛基于点云数据来完成逆向建模

而随着空间三维点云数据应用的不断成熟，犀牛软件本身已具备点云数据加载及应用功能，RhinoWIP更是对点云功能进行了优化。
优案科技·2022-11-25 16:20

关于三维点云数据集和方法的调查

关于三维点云数据集和方法的调查原文AreWeHungryfor3DLiDARDataforSemanticSegmentation?
阮扬才·2022-11-25 08:18

【三维点云数据处理】SHOT三维特征描述子

【三维点云数据处理】ISS3d+CSHOT+RANSAC+ICP【三维点云数据处理】ISS特征点提取算法目录一、算法原理参考文献二、代码实现三、结果展示一、算法原理2014年，Tombari等将点签名和点特征直方图的思想相结合
点云兔子·2022-11-25 08:09

什么样的点可以称为三维点云的关键点？

我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。
3Ｄ视觉工坊·2022-11-25 08:51

三维点云开源数据集汇总

由于要用到三维点云开源数据集，就汇总一下，以后方便查询：0.斯坦福大学的3D扫描存储库：是初学者用的比较多的数据集，模型居多；1.悉尼城市目标数据集：扫描的常见城市道路对象，包括车辆，行人，树木等；2.
Pluto534·2022-11-25 01:56

【三维目标检测可视化】三维点云目标检测与图像融合可视化

本节主要介绍将三维点云检测到的目标框投影到图像中进行可视化，含算法步骤、数据、代码以及可视化效果。
Coding的叶子·2022-11-24 22:03

什么样的点可以称为三维点云的关键点？

我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-11-24 17:39

(一) 路径规划算法---Astar与C++可视化在RVIZ的三维点云地图

Astar与C++可视化在RVIZ的三维点云地图文章目录Astar与C++可视化在RVIZ的三维点云地图1.功能包介绍2.算法功能包的组成与介绍2.1文件系统组成2.2头文件说明2.3源文件说明3.相关坐标系说明
月夕花晨TS·2022-11-24 11:25

PointNet解读

PointNet解决的问题：如上图所示：1.点云图像的分类（整片点云是什么物体）2.点云图像的部件分割（整片点云所代表的物体能拆分的结构）3.点云图像的语义分割（将三维点云环境中不同的物体用不同的颜色区分开
没李不邢·2022-11-24 01:19

点云目标跟踪笔记

目录1.CVPR2022|PTTR:基于Transformer的三维点云目标跟踪2.单目标跟踪Open3DSOT1.CVPR2022|PTTR:基于Transformer的三维点云目标跟踪在CVPR2022
AI视觉网奇·2022-11-23 16:00

PointNet++三维点云处理精讲(TensorFlow版)：论文复现+代码详解

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30462三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。
bai666ai·2022-11-23 10:33

PointNet++三维点云处理精讲(PyTorch版)：论文复现+代码详解

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30428三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。
bai666ai·2022-11-23 10:32

三维点云处理论文阅读--1-LOAM

LOAM（LidarOdometryandMappinginReal-time，2014）该论文是Lidar3DSLAM的经典之作，作者将复杂的SLAM问题分为两个部分：1.高频但低精度的运动估计；2.低频但高精度的环境建图，巧妙地解决了实时性的难题。一种odometry算法估计激光雷达的速度并校正点云中的失真，然后一种mapping算法匹配并对齐（registers）点云来创建地图。两种算法的结
长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:57

三维点云处理学习笔记-1-PCA&&kPCA

PCA的用途：1、降维Dimensionalityruduction2、Surfacenormalestimation3、Canonicalorientation典型方向4、Keypointdetection5、特征描述准备知识1、SVD（SingularValueDecomposition）2、SpectralTheorem（谱定理）对于一个N维空间的对称矩阵A（symmetricmatrixA
长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:27

【三维目标检测】Part-A2（一）

Part-A2是商汤在CVPR2020上发布的三维点云目标检测模型，来源于PointRCNN同一作者，论文名称《FromPointstoParts3DObjectDetectionfromPointCloudwithPart-awareandPart-aggregationNetwork
Coding的叶子·2022-11-22 10:29

三维视觉和三维点云基础概念

-知乎什么是三维点云，一起来认识下？_空间三维点云处理（深度学习方法）综述_jcsm__的博客-CSDN博客_三维点
爱发呆的WWT·2022-11-22 01:32

基于ORB-SLAM2实时构建稠密点云

基于ORB-SLAM2实时构建稠密点云ORB-SLAM2是特征点法的经典之作，但是只能构建稀疏二维点云，限制了其使用范围因期望可以实现移动机器人的导航功能，需要构建三维点云，再通过octomap_server
合工大机器人实验室·2022-11-21 20:26

3D点云目标检测算法综述

将三维点云投射到多个二维平面形成图像体素，voxel，将三维点云切割成多个小块，这些小块就叫体素，类似像素。
AI松子666·2022-11-21 16:31

【MV-3D】----多视图的3D目标检测网络

一种是直接以三维点云作为输入，直接送入卷积网络或者转化为体素送入。另一种是将3D点云映射到2D，主要为鸟瞰图或者前视图。一般来说第一种方法目
城市黎明的烟火·2022-11-21 16:57

点云深度学习之数据集处理（三）构建自己的点云数据集

转载自：https://blog.csdn.net/SGL_LGS/article/details/105962966一、三维点云数据的采集随着科技的迅速发展，目前获得物体三维点云的方法也越来越多。
Amelie_xiao·2022-11-21 15:57

基于激光+视觉+IMU+RTK的三维重建

三维重建主要通过使用相关仪器来获取物体的二维图像或三维点云等数据信息,然后,再对获取的数据信息进行分析处理,最后,利用三维重建的相关理论重建出真实环境中物体表面的轮廓信息，广泛应用于人工智能、机器人、无人驾驶
CAE320·2022-11-21 11:31

线结构光三维重建法兰盘

线结构光三维重建可以得到法兰盘的三维点云图，进一步的，我们可以对螺纹处的点云数据进行分析，本节主要记录线结构光三维重建的主要步骤及一些问题。
sunrise_someday·2022-11-21 11:08

多视图几何三维重建

像素坐标系之间的转换基于单目视觉的三维重建算法综述SIFT图像匹配算法增量式SFM估计相机运动和三角测量进行重建增量式SFM后的非线性优化算法BundleAdjustment三角化—深度滤波器—单目稠密重建双目立体匹配，SFM和MVS三维点云重建的区别和联系欧拉角一般都是动态定义
daoboker·2022-11-21 10:58

三维点云---BANet(Boundary aware Net)

更多内容更新于个人博客twn29004.top代码链接paper链接论文总结本文首先提出了一个目前二阶段目标检测网络存在的问题，就是第一阶段提出的proposal通常与真实的边界框存在一定的偏移，特别是在距离较远，包含点很少的目标。例如上图中的(a),©,(d)中提出的proposal.由于偏移的存在，这样的话这些边界框就很难获的目标的边缘信息。此外，现存的refine的网络也没有聚合或者补偿这些
twn29004·2022-11-21 01:28

郑武：CIA-SSD：自信的IoU可知的单阶点云物体检测器

随着激光雷达在机器人，无人车的领域的推广应用，三维点云的相关处理技术作为高精地图、高精定位、环境检测等方向的核心模块越来越受到重视。
baobei0112·2022-11-21 00:01

[CVPR 2020] RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架（已开源）

https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/104765700
jack_201316888·2022-11-20 14:28

【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（一）： 数据处理

三维投影算法主要思想是用激光雷达点云的鸟瞰图（BEV）和前视图（FV）作为模型输入，将三维点云转换为二维图片，早期工作开始于2017年的MV3D。
Coding的叶子·2022-11-20 14:58

【论文笔记】MV3D：Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving

我们用一个紧凑的多视图表示来编码稀疏的三维点云。该网络由两个子网络组成:一个用于三维物体建议生成，另一个用于多视图特征融合。提案网络从三维点云的鸟瞰图表示中有效地生成三维候选框。
虎克船长AL·2022-11-20 13:59

三维点云24篇精选论文

三维点云是最重要的三维数据表达方式之一，SLAM、三维重建、机器人感知等多个领域，点云都是最简单、最普通的表达方式。
深蓝学院·2022-11-19 15:07

ICP算法思想与推导详解——什么东西“最近点”，又“迭代”了什么？

相机在运动过程中，不同时刻对同一物体获取的三维点云信息是不同的。此时我们可以通过点云的对应点在两个时刻间差异来计算相机位姿的改变。对位姿、相机模型等不了解的可以去看我的VSLAM笔记-相机模型。
青蛙球·2022-11-19 14:09

PointPillars理解

点云学习系列文章目录PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds文章目录点云学习系列文章目录前言PointPillars网络将三维点云划分为一簇簇柱
水中月|温酒·2022-11-19 13:59

python点云数据处理_python处理点云数据并生成三维点云模型

1.python代码：1importnumpyasnp2importmatplotlib.pyplotasplt3frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D4#f=open('pointcloud.txt','r')5f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r')6point=f.read()7f.close()8l
weixin_42519772·2022-11-19 03:01

Python+Pytorch三维点云可视化

1、批量处理txt文件importnumpyasnpf_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_new\00000001\10.txt'withopen(f_path)asf:contents=f.read()'''print(contents)'''print(typ
马少爷·2022-11-19 03:49

将激光点云数据投影到二维图像及对三维点云上色

最近在做一些毕设的东西，做到这里写个笔记记录以下，也为大家提供一点参考。本次所用的数据是16线的激光点云数据和1080p的usb图像信息，内容涉及到标定，投影两个部分，参考网上大部分都是ros下方进行进一步开发，这里写一个不一样的。1、相机和激光雷达标定相机和激光雷达标定使用的是autoware的标定包。需要标定的话可以参考大佬们的博客，内容相差不大，里面有工具安装步骤和标定方法。https://
波波秀·2022-11-16 17:08
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