点云去噪第12页

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

【计算机图形学】NAP: Neural 3D Articulation Prior

passer__jw767·2024-01-03 07:23

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

地震去噪新探索（二）——无监督卷积神经网络调优实战

上一篇将地震信号用在了自编码卷积神经网络降噪（见《地震去噪新探索——无监督卷积神经网络实战》），结果那叫一个惨。

科技州与数据州·2024-01-02 19:12

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

深度生成模型之自编码器与变分自编码器 -＞（个人学习记录笔记）

优化目标4.再参数化策略AE与VAE的对比AE与VAE的主要局限性深度生成模型之自编码器与变分自编码器自编码器AE1.定义Auto-Encoder，学习输入数据的有效编码2.自编码器的应用降维/可视化，去噪等变分自编码器

slience_me·2024-01-02 13:01

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

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

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

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

【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

图像去噪opencv

在OpenCV中，图像去噪通常可以通过多种方式来实现，包括高斯模糊、中值滤波、双边滤波等。提供完整的参数和中文注释。

朱雀333·2023-12-31 10:54

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

Lighting Every Darkness in Two Pairs: A Calibration-Free Pipeline for RAW Denoising_ICCV2023

看以下内容，其他部分暂时不管1、Introduction细读2、使用的数据集&评价标准3、和SOTA方法的对比方式&结果Abstract1、背景知识：基于calibration的方法在极低光照的RAW图像去噪中占主导地位

木槿qwer·2023-12-31 02:35

BM3D_Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering_2007

稀疏三维变换域协同滤波图像去噪Amber：人的认知是不断加深的，现在不懂没有关系，只要你不断地阅读，一步一步的最终认识会到达可以看懂它的程度。

木槿qwer·2023-12-31 02:05

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

DDAE: Denoising Diffusion Autoencoders are Unified Self-supervised Learners

DenoisingDiffusionAutoencodersareUnifiedSelf-supervisedLearnersPaper：https://arxiv.org/abs/2303.09769Code：https://github.com/FutureXiang/ddaeTL;DR：扩散模型的训练其实就是训练一个去噪模型

Adenialzz·2023-12-30 09:37

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

Halcon图像平滑与去噪mean_image/median_image/gauss filter/equ_histo _image

Halcon图像平滑与去噪文章目录Halcon图像平滑与去噪1.均值滤波2.中值滤波3.高斯滤波5.光照不均匀有时拍摄的图像中会存在很多杂点和噪声，对于比较均匀的噪声，可以考虑用软件的算法进行消除。

electrical1024·2023-12-30 06:57

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

8天狂收6000+⭐️，可商用的开源Stream Diffusion

StreamDiffusion的技术创新点在于，将传统的顺序去噪变成流批处理去噪，消除了漫长的等待、交互生成方式，实现了流畅且吞吐量超高的图像生成方法。

richerg85·2023-12-29 12:13

《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

SLAM中的KDTree是什么，如何构建KDTree

它在点云数据处理和计算机视觉等领域有广泛应用。KD树是一种二叉树，用于将K维空间的数据划分为不同的区域，以便快速进行空间搜索、邻近点查找、范围查询等操作。

稻壳特筑·2023-12-29 04:22

ubuntu20.04配置RandLA-Net点云语义分割网络（ROS版本）

代码地址：GitHub-corenel/ros-randla-net:ROSnodeforRandLA-Net.ROSnodeforRandLA-Net.Contributetocorenel/ros-randla-netdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/corenel/ros-randla-net.git目录一、配

小鳄鱼先生·2023-12-29 01:23

六、NPP/VIIRS夜光数据校正之去负值

NGDC-EarthObservationGroup-DefenseMeteorologicalSatelliteProgam,Boulder官网提供的2015、2016年NPP/VIIRS夜光年度数据作为基准对其余年份进行掩膜去负值，其实可以理解一下很多地方也叫去噪

端木宛白的GIS课堂·2023-12-28 20:40

相机的一些参数

文章目录前言一、快门1.1快门速度的表示1.2快门速度和曝光二、光圈2.1光圈对曝光的影响2.2光圈对景深的影响三、增益/ISO3.1常用的ISO值3.3常用的增益/ISO对三D点云的影响四、景深4.1

OwnResponsibility·2023-12-28 19:11

OCR预处理之：通过随机森林机器学习进行去噪

OCR预处理之：通过随机森林机器学习对图像进行预处理去噪此博文详细描述如何通过机器学习的算法（随机森林）对一张图片进行去噪处理。并且，这里也会附上及其详细的代码以及注解。如果感兴趣的同学可以自行下载。

破浪会有时·2023-12-28 10:44

2019-03-02

今天的任务把作业做了，改格式的办一张水卡记得按时吃药和妈妈和许愿联系看一下招聘，事业单位的就英语六级这个问题，研究一下上学期论文，点云，做一个汇总研究用keep锻炼一小时图片发自App

许嘉树木·2023-12-28 05:13

翻篇了

好久没敲键盘写文章了，看了一遍自己以前写的文章，有点云里雾里的感觉，如果不是生活里留下了有关他的痕迹，我已经有点感受不到他存在过在我生活中了，有些时候一觉醒来，会分不清，我现在是小学，初中，还是高中了，

西米球球·2023-12-28 00:44

雷达目标跟踪算法流程（最全讲解 & 按步骤即可实现）

雷达目标跟踪算法流程（最全讲解&按步骤即可实现）本文详细介绍了基于毫米波雷达点云数据的目标跟踪过程及算法。

深耕智能驾驶·2023-12-27 19:31

基于北方苍鹰优化算法优化自适应经验变模态NGO-ICEEMDAN实现信号分解附matlab实现

前程算法matlab屋·2023-12-27 16:56

Open3D生成随机点云，并保存PLY文件

write_ascii=true表示以ascii格式保存PLY文件否则是二进制保存importtimeimportopen3daso3d;importnumpyasnp;x=np.linspace(-3,3,501)mesh_x,mesh_y=np.meshgrid(x,x)z=np.sinc((np.power(mesh_x,2)+np.power(mesh_y,2)))z_norm=(z-z.

easyboot·2023-12-27 16:42

Open3D将点云数据转换为Mesh格式数据

importopen3daso3d;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotaspltmesh_coord_frame=o3d.geometry.TriangleMesh.create_coordinate_frame(size=0.225,origin=[0,0,0])mesh_coord_frame=mesh_coord_frame.translate((