点云入门基础第12页

数字IC入门基础（汇总篇）

文章目录数字IC设计流程FPGA设计流程组合与时序综合速度优化与面积优化同步通信（有没有同步时钟）与异步通信跨时钟域的主要问题芯片工艺节点的含义哈佛结构与冯诺依曼结构数字逻辑定理跨时钟域分析数字IC设计流程集成电路(IC)设计完整流程详解及各个阶段工具简介1.确定项目需求设计芯片的spec2.系统级设计使用系统建模语言进行描述，划分模块功能3.前端设计1）RTL设计2）功能仿真（VCS+Verdi

IC学习者·2024-01-03 23:04

Nginx入门

Nginx入门基础Nginx下载首先进入nginx的官方网站，找到下载地址，nginx的安装方式有多种，通过源码编译安装以及通过包安装，这里为了简单使用包安装，下载地址Installtheprerequisites

第五轻柔c·2024-01-03 21:34

PCL:PCD点云数据文件格式

PCD不是第一个支持3D点云数据的文件类型，尤其是计算机图形学和计算几何学领域，已经创建了很多格式来描述任意多边形和激光扫描仪获取的点云。

AI秘籍·2024-01-03 21:11

osg使用八叉树结构来管理场景，以提高性能

天下武功，唯快不破最近网友问了关于点云、倾斜摄影数据的性能优化问题。本来想刀枪剑戟、斧钺勾叉给弄了，但是后来想性能其实是个系统问题，要在第22节分成数小节扎扎实实的讲一讲。

荆楚闲人·2024-01-03 19:44

服务器磁盘阵列系统,服务器磁盘阵列系统(RAID)技术详解 - RAID 1技术详解

文章导读1、RAID入门基础及RAID0技术详解2、RAID1技术详解3、RAID3和RAID5技术详解RAID1技术详解虽然RAID0可以提供更多的空间和更好的性能，但是整个系统是非常不可靠的，如果出现故障

来了先森·2024-01-03 14:54

【图片识别标注工具】标注软件收集汇总初始用体验

文章目录调研：工具EISeg（非常棒的半自动标注工具）Labelme（矩形标注）PointPillar（3D点云检测算法）Semantic-Segmentation-Editor（这个我没弄出来）PLabel

quanjui·2024-01-03 14:51

matlab 整体最小二乘拟合平面

目录一、算法原理1、算法过程2、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。

点云侠·2024-01-03 08:20

CloudCompare 二次开发(25)——体素滤波

目录一、概述二、代码集成三、结果展示一、概述使用CloudCompare与PCL编程实现的点云体素滤波。具体计算原理见：PCL体素滤波器。

点云侠·2024-01-03 08:50

Open3D 计算点云的距离

主要函数2、算法源码二、代码实现三、结果展示四、备注CloudCompare软件中相关操作一、算法简介1、主要函数 Open3D中compute_point_cloud_distance函数提供了计算从源点云到目标点云的距离的方法

点云侠·2024-01-03 08:49

PCL 约束Delaunay三角网（版本一）

目录一、算法概述二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法概述 PCL点云Delaunay三角剖分一文给出了PCL中Delaunay三角网算法的基础用法。

点云侠·2024-01-03 08:49

Open3D 点对点的ICP配准算法

ICP配准一、算法原理1、配准流程2、参考文献二、主要函数三、代码实现四、结果展示1、初始位置2、配准结果五、参考链接一、算法原理1、配准流程 ICP迭代修正两个原始点云的刚体变换（平移、旋转），以最小化所有点集之间的距离

点云侠·2024-01-03 08:19

Open3D 最小二乘拟合平面——拉格朗日乘子法

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接Open3D最小二乘拟合平面——拉格朗日乘子法。爬虫自重。一、算法原理设拟合出的平面方程为：ax+by+

点云侠·2024-01-03 08:15

CGAL 过滤三角网算法求取凹包面积

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介该方法是复现了论文中的方法，主要思想是：（1）首先需要构建二维点云的三角网，在此基础上我们来剔除点云边界可能存在的空隙，这里我们需要指定一个边长阈值

大鱼BIGFISH·2024-01-02 23:23

基于Rangenet Lib的自动驾驶LiDAR点云语义分割与可视化

这段代码是一个C++程序，用于处理来自KITTI数据集的激光雷达（LiDAR）扫描数据。程序主要实现以下功能：1.**读取和解析命令行参数**：使用Boost库中的`program_options`模块来定义和解析命令行参数。这包括扫描文件路径、模型路径以及是否启用详细模式（verbose）。2.**处理KITTI数据集中的LiDAR扫描数据**：程序遍历指定KITTI数据集目录中的LiDAR扫描

RobotsRuning·2024-01-02 17:25

提取ROS bag文件中LiDAR点云数据为pcd格式

这段代码是用于从ROSbag文件中提取LiDAR点云数据并保存为PCD格式的。

RobotsRuning·2024-01-02 17:23

家庭 PCDN 选择（京东云、甜糖、网心云、超点云、猕猴桃）

shellblock·2024-01-02 15:30

pointNet训练预测自己的数据集Charles版本(二）

之前博客介绍了如何跑通charles版本的pointNet，这篇介绍下如何来训练和预测自己的数据集，介绍如何在自己的数据集上做点云语义分割，此篇的环境配置和博客中保持一致。

竹叶青lvye·2024-01-02 09:40

Open3D点云库安装与配置

Open3D点云库安装与配置Open3D是一个开源的多维数据处理库，特别适用于点云处理。本文将详细介绍如何安装和配置Open3D库，并提供相关的源代码示例。

完美代码·2024-01-02 08:41

OSG读取显示原始三维数据_txt格式

用osg的Geometry类去实现，通过将一系列的三维数据点压入容器中，让后调用Geometry的setVertexArray方法去实现点云图的绘制：#include#include#include#include

zhaohsww·2024-01-02 07:33

每日复盘1月29日

公里、俯卧撑890、八段锦8、其他哑铃30单杠助力50静蹲50次杠铃24端腿13组三、阅读：月计划不少于6本书《学会写作》《费曼学习法》《陪孩子终身成长》《卡片笔记写作法》《超实用儿童心理学》《心理学入门基础

菲雨桐520·2024-01-02 06:01

Java知识习题汇总【入门基础篇】

Java常考：Java语言的主要贡献者是JamesGosling。Java源文件名必须与程序中的public类名匹配，Java源代码必须以.java扩展名。Java源文件中可以有多个类，最多只能有一个public类，也可以没有public类。注：Java源文件中不必有public类，如果没有public类，文件名可以是任意合法名称，且编译完成后如果该源文件中有多个独立的类，则会生成多个对应的.cl

萨曼塔·2024-01-02 04:41

C++入门基础知识(命名空间、缺省参数、函数重载及原理、引用等 )

目录命名空间C++输入&输出缺省参数函数重载及原理引用auto关键字(C++11)基于范围的for循环(C++11)命名空间概念在C/C++中，变量、函数和后面要学到的类都是大量存在的，这些变量、函数和类的名称将都存在于全局作用域中，可能会导致很多冲突。使用命名空间的目的是对标识符的名称进行本地化，以避免命名冲突或名字污染，namespace关键字的出现就是针对这种问题的。定义定义命名空间，需要使

tangke121·2024-01-02 00:45

Easy3D开发——点云孔洞填充

Easy3D开发——点云孔洞填充一、效果展示二、代码2.1参考链接：2.2完整代码三、其他效果多个孔洞点云填充效果对比四、后续一、效果展示二、代码2.1参考链接：参考论文链接：FillingHolesinMeshes2.2

小修勾·2024-01-01 17:08

填充点云孔洞（较大的洞）halcon算法

下面介绍一种填充孔洞的思路：步骤一：对点云进行滤波处理，找到孔洞所在平面本文为了更直观的进行讲解，去掉了去除噪声和滤波等操作，自己根据自己点云的情况进行相关操作，获取目标点云。

大胡子大叔·2024-01-01 17:36

appium入门基础

介绍appium支持在不同平台的UI自动化，如web,移动端,桌面端等。还支持使用java，python，js等语言编写自动化代码。主要用于自动化测试脚本，省去重复的手动操作。Appium官网安装首先必须环境有Node.js用于安装Appium。总体来说安装分为如下四步：安装Appium安装命令：npmi-gappium运行命令：appium,运行成功后默认监听端口是4723安装目标平台的驱动如果

普通码农我姓吴·2024-01-01 09:45

迈向通用异常检测和理解：大规模视觉语言模型（GPT-4V）率先推出

我们考虑了四种模式：图像、视频、点云和时间序列，并探索了九

FakeOccupational·2024-01-01 02:33

VHDL入门基础

一、VHDL语言的基本语法D触发器的VHDL实现1、VHDL语言的表示符2、VHDL的数字2.1数字型文字156E2的意思是156×\times×10210^2102；下划线可以连接数字。2.2数字基数表示的文字2.3字符串型文字2.4下标名及下标段名downto和to有什么区别举个例子，比如要生命一个长度位8的vector的信号Signals1:std_logic_vector(7downto0

一点一点的进步·2024-01-01 02:47

Gaussian-Splatting 训练并导入Unity中

3.8-windows-cuda文件路径到环境变量Pathpytorch安装tqdm安装diff-gaussian-rasterization安装simple-knn安装路径配置1_视频转序列帧2_生成点云

牙膏上的小苏打2333·2023-12-31 22:31

三. LiDAR和Camera融合的BEV感知算法-BEVFusion

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构2.1相机支路2.2点云支路2.3Fusion3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接

爱听歌的周童鞋·2023-12-31 22:38

JAVA环境搭建及入门

Java环境搭建及入门基础语法Java概述一Java语言背景介绍1Java语言背景语言：人与人交流沟通的表达方式计算机语言：人与计算机之间，进行信息交流沟通的一种特殊语言Java语言诞生于1995年，是

Quella_ly·2023-12-31 12:18

【论文阅读】OccNeRF: Self-Supervised Multi-Camera Occupancy Prediction with Neural Radiance Fields

3D占用预测则不同，其关注场景的几何重建，但多数方法需要从激光雷达点云获取的3D监督信号。本文提出OccNeRF，一种自监督多相机占用预测模型。首先使用图像主干提取2D特征。

byzy·2023-12-31 11:09

LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time 论文阅读

LidarOdometryandMappinginReal-time0.Abstract提出了一种使用二维激光雷达在6自由度运动中的距离测量进行即时测距和建图的方法距离测量是在不同的时间接收到的，并且运动估计中的误差可能导致生成的点云的错误配准本文的方法在不需要高精度测距或惯性测量的情况下同时实现了低漂移和低计算复杂性关键思想是将同时定位和建图的复杂问题划分为两个算法一个算法以高

KrMzyc·2023-12-31 08:29

R统计学1 - 基础操作入门问题1-20

R统计学入门基础问题1.如何生成100个高斯（正态）分布随机数x|t|)")))#ans$sigma)...")

生信与遗传解读·2023-12-31 08:21

关键帧与地图点（一）：地图点

iX_{w,i}Xw,i地图点的观测方向nin_ini，为归一化后的平均观测方向（指连接该地图点和其对应观测关键帧光心的单位方向向量的均值）一个具有代表性ORB描述子DiD_iDi，与其他所有能观测到该点云的关键帧中

Teamo1996·2023-12-30 23:00

【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码

1K-Means算法介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。在K-means聚类算法中，首先需要预定义簇的数量K，然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。接着，算法会遍历数据集中的每个对象，根据对象与各个聚类中心的距离，将每个对象分配给距离它最近的聚类中

RS迷途小书童·2023-12-30 19:03

经典文献阅读之--OccNeRF(基于神经辐射场的自监督多相机占用预测)

然而，大多数现有方法严重依赖于激光雷达点云来生成占据地面真实性，而这在基于视觉的系统中是不可用的。

敢敢のwings·2023-12-30 15:51

LIO-SAM：Livox-Mid-360点云适配

前言：原版的LIO-SAM代码支持的雷达类型都是机械旋转式激光雷达，其主要特点是点云数据以线束顺序进行排列，LIO-SAM中对于角特征和面特征的提取也是利用了这一特点，数据没有线束的然而固态激光雷达的点云概念

Jiqiang_z·2023-12-30 14:46

FMCW雷达仿真：基于L形阵列4D点云获取

摘要：本期内容为3D点云目标获取的延续工作，在距离、速度、方位角估计的基础上，通过设计L型阵列结构，进一步实现目标俯仰角的估计，最终实现目标4-D点云的获取。

Poulen·2023-12-30 11:13

Livox-Mid-360 固态激光雷达ROS格式数据分析

下面列举一些雷达的基本概念：点云帧：雷达驱动每次向外发送的一组雷达数据集合称为一帧雷达数据。如果帧率是10HZ，那么每帧点云数据是100ms内雷达扫描的点云集合。每发布一次toptic就是一

Jiqiang_z·2023-12-30 07:17

tare 部署

(通过SLAM接口功能包可知，发布的里程计信息和点云地图信息在map坐标系下，在功能包sensor_scan_generation中发布了在sensor_at_scan坐标系下的点云地图信息，也发布了map

匿名了匿名了·2023-12-30 05:15

SuperMap iClient3D for WebGL教程（S3MTilesLayer）- 图元操作

作者：刘大S3MTilesLayer，S3M(Spatial3DModel)图层类，通过该图层实现加载三维切片缓存，包括倾斜摄影模型、BIM模型、点云数据、精细模型、矢量数据、符号等。

supermapsupport·2023-12-30 05:42

【倾斜摄影】——三维建模软件ContextCapture 空三质量报告详细解读

ContextCapture空三质量报告详细解读文章目录前言第一部分：项目概述第二部分：相机校准第三部分像片位置第四部分照片匹配第五部分调查总结前言ContextCapture（CC）是一款可由简单的照片和/或点云自动生成详细三维实景模型的软件

xiaoxinSurvey·2023-12-30 04:45

Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

题目：基于点云的6D机器人抓取目标-辅助行为-评价摘要：6D机器人抓取超越自上而下捡垃圾桶场景是一项具有挑战性的任务。

cocapop·2023-12-30 02:46

点云孔洞定位_散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究

散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究王春香，孟宏，张勇【摘要】针对逆向工程中已有孔洞识别算法执行效率低、孔洞边界点提取不完整等问题，提出一种新的基于KD树和K邻域搜索的点云孔洞识别及边界提取算法。

weixin_39942474·2023-12-29 19:32

Open3D学习系列一：轻松安装Open3D

Open3D提供了丰富的功能，包括点云处理、三维重建、几何学分析和三维数据可视化等。无论您是一名研究人员

梦想的理由·2023-12-29 18:04

激光SLAM中获取当前扫描帧点云的函数是什么

在激光SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）中，获取当前扫描帧的点云数据通常依赖于使用的SLAM框架和激光雷达（LiDAR）的SDK（软件开发工具包）。

稻壳特筑·2023-12-29 15:32

CAD入门基础步骤

CAD入门基础步骤基本操作与设置打开选项方式1.右击鼠标右键–选项2.点击左上角A小三角–选项3.输入op–enter键小抓手快捷键：p+enter/空格结束快捷键：空格键取消选择对象：shift+点击已选择的目标即可取消选择对象直线直线快捷键

蛰伏GR·2023-12-29 15:54

web渗透安全学习笔记：1、入门基础知识/ XXS漏洞

前言自编写python渗透工具编写学习笔记专栏以来，笔者便发现了一个较为严重的问题：我们大多数文章都是学习如何用python编写扫描与利用漏洞的渗透工具，却没有真正解析漏洞的形成原因，长此以往我们的学习就只会浮于表面，广而不深。为了改变这一现状，笔者决定以深入学习漏洞为主，编写漏洞渗透工具为辅（当然不意味着两专栏更新频率不均），新开了web渗透安全学习笔记专栏。那么，就让我们开始今天的学习吧！坚持

Knight ELeven·2023-12-29 14:45

《LIO-SAM阅读笔记》2.ImageProjection&featureExtraction

前言：LIO-SAM中ImageProjection类和featureExtraction类的内容比较简单，这里就放在一起记录，这两部分属于点云的预处理前端，ImageProjection用来点云的运动去畸变和为每帧点云位姿进行粗略初始化

Jiqiang_z·2023-12-29 08:03

【从3D点云生成平面图：一种空间划分方法】

文章目录概要概述实验总结概要本文提出了一种从原始传感器数据自动重建室内环境平面图的新方法。现有的方法是通过检测角点并将它们连接起来，以平面图形的形式生成平面图，与此相反，本文采用了一种策略，将空间分解为多边形分区，并通过能量最小化来选择属于墙壁结构的边缘。通过高效的空间划分数据结构而不是传统的精细角点检测任务，本文的方法对不完美的数据提供高鲁棒性。题目：FloorplanGenerationfro

落叶霜霜·2023-12-29 07:07

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