点云处理算法教程

6.filters滤波

在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL
Callmegodyu、·2023-01-30 02:45

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

CpT是对现有基于注意的卷积神经网络以及以前的3D点云处理变压器
zycongzz·2023-01-29 17:52

自动驾驶中基于地图的视觉定位方法

公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图等领域相关内容的干货分享，欢
Being_young·2023-01-29 07:33

数据结构 | 各种排序算法梳理 | 复习版

本篇基于Fire_Cloud_1大佬的超棒博客和菜鸟教程的排序算法教程，并结合以往笔记，对所涉及到的排序算法进行梳理，主要用于期末复习，重点侧重于算法思想。
包叽（拒绝摆烂版）·2023-01-29 07:27

如何做一款成功的开源项目

选择一个大市场这点非常重要，你可以选择一个大的市场，或者一个高速发展的市场，谁都知道做算法教程的一定比一个编译器底层低频工具受众会广，如果从获取更多star的角度来看，选一个普遍需求就非常重要，比如sealos
sealyun·2023-01-27 23:22

可重复使用的VS-PCL1.10.1环境配置

文章目录前言一、系统配置环境二、vs2019+pcl1.10.1属性配置步骤A.配置前提B.系统环境变量配置C.属性表配置D、PCL属性文件重复使用E、不做配置直接使用方法前言对于使用VS-C++进行点云处理的小伙伴初期应该都会用到
LuLaDe·2023-01-27 11:21

移动窗口下的LiDAR点云区域生长滤波算法教程

一、前言LiDAR滤波的现有方法包括：数学形态学滤波法、基于地形坡度滤波、最小二乘内插法滤波等滤波方法。最小二乘内插法能够较好的获取地形趋势面，但是算法中无法根据地形自适应设置参数；在地形起伏较大的地区提取结果精度低；无法剔除大型建筑物和大面积且穿透率较低的植被；可能接收负粗差点；计算时间长。利用最小二乘内插法滤波方法难以获取较高精度的结果，因此，博客提出了一种基于移动窗口加权迭代最小二乘拟合的区
倾城一少·2023-01-27 10:02

数据结构—顺序表基本操作的实现（C语言）

主要参考：严蔚敏“数据结构及应用算法教程”教材代码如下#include#include#defineLIST_INIT_SIZE100//链表的初始容量#defineLISTINCREMENT10//扩容时的增量
璞玉牧之·2023-01-27 10:22

数据结构—链表基本操作的实现（C语言）

主要参考：严蔚敏“数据结构及应用算法教程”教材代码如下#include#include#defineTRUE1//代码中出现True相当于出现1#defineFALSE0#defineOK1#defineERROR0
璞玉牧之·2023-01-27 10:22

MATLAB点云处理（十五）：球面拟合（RANSAC | MSAC）

文章目录1球面拟合函数pcfitsphere2代码实现2.1model=pcfitsphere(ptCloudIn,maxDistance)2.2[model,inlierIndices,outlierIndices]=pcfitsphere(ptCloudIn,maxDistance)★★★2.3[model,inlierIndices,outlierIndices,meanError]=pcf
孙 悟 空·2023-01-23 10:28

AdaFit：一种对基于学习的点云法线估计方法的新思考（ICCV2021）

RethinkingLearning-basedNormalEstimationonPointClouds(2021-ICCV)代码地址：https://github.com/Runsong123/AdaFit.在点云处理中
Tom Hardy·2023-01-23 10:27

MATLAB点云处理（二十七）：简单形态学地面滤波SMRF（segmentGroundSMRF）

文章目录1地面滤波1.1SMRF地面滤波1.2地面滤波评价指标2语法3参数3.1输入参数3.2输出参数4代码实现5结果展示1地面滤波简单来说，地面滤波就是通过某种算法将目标点云中的地面点和非地面点分割出来。1.1SMRF地面滤波该算法包含四个主要参数和一个可选参数，分别为格网大小、格网坡度阈值、结构元最大半径、高程阈值、高程阈值比例因子（可选）该算法包括四个概念上截然不同的阶段：第一步：是创建最小
孙 悟 空·2023-01-19 14:16

基于消失点的相机自标定（2）

论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章
Being_young·2023-01-19 14:15

MATLAB点云处理（二十八）：基于格网法与平面拟合的道路点云与非道路点云分割

文章目录1算法概述2代码实现3结果展示4局限性分析本文介绍了如何在道路场景下，从点云数据中提取道路点云和非道路点云。检测道路边界是自动驾驶汽车定位和决策的重要组成部分，道路边界通常包括路缘石、墙和护栏。在大多数情况下，道路的边界由路缘石定义。路缘石连接车行道和人行道，能够区分可驾驶区域和限制区域，对于安全驾驶很重要。要提取路缘石点，必须首先处理点云数据，以区分道路点云和非道路点。道路区域由人行道、
孙 悟 空·2023-01-19 14:43

深度学习点云数据标注利器

LidarStudio点云处理与分析软件介绍与下载利用LidarStudio点云处理与分享软件特有的剖面编辑功能，可实现点云手工精细分类，供深度学习点云语义分割使用，图例为电力数据精细标注成电力塔、地线
xingstar06·2023-01-17 07:43

神经网络教程推荐,神经网络入门教程

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创我见过的最脑残也是最好懂的人工神经网络算法教程你要的这份文档，原名为《用平常语言介绍神经网络》(NeuralNetworksinPlainEnglish)，有人翻译过来
普通网友·2023-01-16 06:33

4D成像雷达“门槛升级”，点云处理+前融合感知大战打响

汽车毫米波雷达市场的变革，超出很多人的预期。如今，几乎大部分的毫米波雷达公司都在推动4D成像雷达的技术落地。从自动驾驶公司Waymo，到大陆集团、采埃孚、博世等传统雷达厂商以及傲酷（被安霸收购）、为升科等后来者。过去，分辨率差、行人低反射率、噪声和多径效应，同时成本高于摄像头，对于不同静止物体的识别差，这些都是毫米波雷达的缺点。大幅提高分辨率是出路之一，这就是目前4D以及成像雷达的优点之一。传统雷
高工智能汽车·2023-01-15 18:12

Superpoint Network for Point Cloud Oversegmentation论文阅读

Abstract超点通过将相似点与局部几何结构分组形成，可以有效地减少点云原语的原语数量，用于后续的点云处理。现有的超点方法主要集中于使用聚类或图划分来生成具有手工制作或学习过的特征的超点。
应续·2023-01-15 14:56

Open3D 点云体素下采样（Python版本）

它经常被用作许多点云处理任务的预处理步骤。该算法分为两步操作:（1）将每个点储存到我们事先划分好的体素中。（2）之后，求解每个体素所有点的质点以代替体素中其他点。
大鱼BIGFISH·2023-01-13 15:24

论文阅读| ShellNet: Efficient Point Cloud Convolutional Neural Networks using Concentric Shells...

ShellNet:EfficientPointCloudConvolutionalNeuralNetworksusingConcentricShellsStatistics引言基于点（point-based）的点云处理方法在
btee·2023-01-11 19:04

Point Cloud Library点云库PCL 中文使用教程

PointCloudLibrary点云库PCL中文使用教程点云处理技术点云处理技术点云处理技术广泛应用在逆向工程、CAD/CAM、机器人学、激光遥感测量、机器视觉、虚拟现实、人机交互、立体3D影像等诸多领域
写bug的程旭源·2023-01-10 10:02

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

自动驾驶 PointNet++ 点云处理原理与代码实战 2（代码部分）

文章目录PointNet++物体分类代码PointNet++部件分割代码PointNet++语义分割代码物体分类DataLoader部件分割DataLoader语义分割DataLoader数据增强DataAugmentation物体分类训练代码测试代码部件分割训练代码训练代码测试代码语义分割训练代码训练代码测试代码PointNet++物体分类代码importtorch.nnasnnimportto
大叔爱学习.·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

自动驾驶 PointNet++ 点云处理原理与代码实战 1（代码部分）

文章目录PointNet模型代码详解PointNet++点云处理任务的代码PointNet++物体形状分类代码PointNet++部件分割代码PointNet++语义分割代码PointNet++Util
大叔爱学习.·2023-01-10 07:36

PCL_3D物体识别之描述符_descriptors

http://robotica.unileon.es/index.php/PCL/OpenNI_tutorial_4:_3D_object_recognition_(descriptors)3D对象识别是点云处理最主要的应用之一
yamgyutou·2023-01-09 13:28

PCL点云处理之法线重定向的两种方法（八十三）

PCL点云处理总目录点击此处PCL点云处理之法线重定向（八十三）一、法线重定向？二、算法实验1.代码2.效果一、法线重定向？
点云学徒·2023-01-09 13:27

PCL点云处理之点特征直方图(PFH)描述符（八十五）

PCL点云处理之点特征直方图PFH（八十五）一、PFH简介二、理论基础二、算法实现C++代码一、PFH简介随着点特征表示的发展，表面法线和曲率估计在表示特定点周围的几何形状方面有些不足。
点云学徒·2023-01-09 13:27

PCL点云处理之曲线拟合（二十二）

PCL点云处理之曲线拟合效果实验代码效果点云：拟合效果：蓝色线是拟合结果这个拟合图是我旋转了一下为了对应着看好看些，opencv坐标轴和cc里面是不一样的。
点云学徒·2023-01-09 13:26

PCL点云处理总目录

第一部分1.采样滤波直通滤波格网采样抽稀统计滤波腐蚀膨胀半径滤波高程渲染点云投影随机采样抽稀<
点云学徒·2023-01-09 13:56

PCL点云处理之用Openmp加速法线估计（八十四）

PCL点云处理之OMP法线加速计算（八十四）一、Openmp法线加速？二、算法实验1.代码2.加速效果统计总结一、Openmp法线加速？
点云学徒·2023-01-09 13:56

PCL点云处理之多条直线拟合提取（十九）

PCL点云处理之多条直线拟合提取（十九）作用效果代码作用从原始点云中拟合提取多条直线分布的点云集合效果提取前提取结果代码#include#
点云学徒·2023-01-09 13:56

PCL点云处理之ransac多平面提取（六）

RANSAC多平面提取RANSAC思想个人理解实验代码实验结果RANSAC思想1、从观测数据中随机选择一个子集。2、估计出适合于这些子集的模型3、用这个模型测试其他的数据，根据损失函数，得到符合这个模型的点，称为一致性集合。4、如果足够多的数据都被归类于一致性集合，那么说明这个估计的模型是正确的；如果这个集合中的数据太少，那么说明模型不合适，弃之，返回第一步。最后，根据一致性集合中的数据（可以认为
点云学徒·2023-01-09 13:26

PCL点云处理之直线拟合提取（十五）

PCL点云处理之直线拟合提取（十五）作用代码效果作用从原始点云中拟合提取出一组最符合直线分布的点代码#include#include#include#
点云学徒·2023-01-09 13:26

一文详解点云库PCL

3Dishere:PointCloudLibrary(PCL)摘要：随着新型，低成本的3D传感器硬件的出现（例如Kinect），以及科研人员在高级点云处理研究上的不断努力，3D感知在机器人技术以及其他领域显得愈发重要
Tom Hardy·2023-01-09 13:22

PCL点云处理之快速点特征直方图（FPFH）描述符（八十六）

PCL点云处理之快速点特征直方图（FPFH）描述符（八十六）前言一、快速点特征直方图理论二、FPFH和PFH的区别二、实验过程1.代码2输入法线的NAN值检查用OpenMP加速FPFH前言对于具有n个点的给定点云
点云学徒·2023-01-09 13:20

激光雷达SLAM三维建图、点云算法 点云处理 自己写的算法 没用任何现成的库文件

激光雷达SLAM三维建图、点云算法点云处理自己写的算法没用任何现成的库文件3D云台激光扫描系统创新的结合高精度单轴云台和2维激光雷达，获取大场景下高精度点云轮廓，为自动化工业场景提供先验数据。
m0_67851470·2023-01-08 13:26

【点云处理之论文狂读前沿版3】——Point Transformer

PointTransformer摘要1.引言2.相关工作3.PointTransformer3.1Background3.2PointTransformerLayer3.3PositionEncoding3.4PointTransformerBlock3.5NetworkArchitecture3.5.1Backbonestructure3.5.2Transitiondown3.5.3Transi
LingbinBu·2023-01-04 19:21

激光雷达的强度标定及路标提取

公众号致力于分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章与技术，欢迎各位加入我们，一起每交流一起进步,有兴趣的可联系微信：920177957。
Being_young·2023-01-03 18:09

PCL点云处理-RANSAC

RANSAC算法简介RANSAC从样本中随机抽选出一个样本子集，使用最小方差估计算法对这个子集计算模型参数，然后计算所有样本与该模型的偏差，再使用一个预先设定好的阈值与偏差比较，当偏差小于阈值时，该样本点属于模型内样本点(inliers），或称内部点、局内点或内点，否则为模型外样本点（outliers），或称外部点、局外点或外点，记录下当前的inliers的个数，然后重复这一过程。每一次重复都记录
weixin_38498629·2023-01-03 12:02

PCL---点云法向量(1)

对作者昌山小屋的【点云处理】点云法向量估计及其加速(3)_昌山小屋的博客-CSDN博客的实例程序进行复现学习。
csu000·2023-01-03 08:52

神经网络入门教程,现代神经网络教程

我见过的最脑残也是最好懂的人工神经网络算法教程你要的这份文档，原名为《用平常语言介绍神经网络》(NeuralNetworksinPlainEnglish)，有人翻译过来，做成文档供大家学习。
普通网友·2023-01-02 20:30

KITTI数据集激光雷达坐标系下的里程计真值

因此，求得激光雷达坐标系下的真值，对我们使用KITTI数据集进行点云处理任务时，将会有极大的方便。readme.txt提供了激光雷达坐标系下点云到图像坐标系的转换关系：x=Pi∗Tr∗xx=
无偏估计·2023-01-02 16:01

PCL点云处理之点云投影到指定平面（二十六）

PCL点云处理之点云投影到指定平面（二十六）要求效果代码(附注释说明)要求分别将点云投影到xoy,xoz,yoz三个平面上效果代码(附注释说明)//这头文件直接全垒上来算了，省的麻烦#
点云学徒·2022-12-31 17:02

点云处理算法整理（超详细教程）十大点云数据处理技术梳理

点云·数据处理技术目前，点云处理涉及的技术主要为以下十个：点云滤波（数据预处理）点云关键点特征和特征描述点云配准点云分割与分类SLAM图优化目标识别检索
奋进的贼牛批·2022-12-31 15:04

点云处理学习笔记(一）

今天用自己制作的地图在Carla中跑，然后用之前叶小飞大佬写的简单的pythonapi引用的源码，跑了一下啊，最后收集有关于vehicle运行过程中的camera和lidar的文件，分别是jpg和ply格式的。但它们都输出在一个文件夹里面了明天汇报需要显示一下点云格式的地图，然后在网上找到一份源码，可以利用matlab显示ply格式的点云地图，源码如下：path=strcat('D:\points
hex_refugeeeee·2022-12-31 15:33

点云处理简介

参考：1、https://www.bilibili.com/video/BV1Da411S7b9?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=027b873d55e11100a6233cca0e4a339f2、3维度点云数据类型点云：某个坐标系下的点数据集，每个点包括三维坐标X,Y,Z、颜色、分类值、强度值和时间等信息。存储格式为：pts
渡口五十六·2022-12-31 15:02

PCL-点云处理(一)

PCL—点云处理（一）PCL—综述—三维图像处理点云模型与三维信息点云库对滤波算法的实现PCL—点云分割（RanSaC）-低点云分割RanSaC算法PCL中基于RanSaC的点云分割方法PCL—点云分割
一只不出息的程序员·2022-12-31 15:02

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
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