点云处理

OSG 之学习十：OSG 显示点云一

文章目录更新：2019年8月说明代码更新：2019年8月为了促进同行业人员（特指LiDAR点云处理人员或相近行业）的技术交流，解决平时开发过程中遇到的技术性问题，博主建立一个QQ群，欢迎大家积极加入，共同引领点云行业的快速发展
Neverland_LY·2023-11-11 19:15

三维模型OSGB格式轻量化压缩点云处理技术探讨

三维模型OSGB格式轻量化压缩点云处理技术探讨点云是一种常用的三维模型表示方法，由于其具有高精度、高保真度、易处理等优点，因此在很多领域都得到了广泛应用。
3D探路人·2023-11-11 18:14

Python点云处理（十九）点云地面点提取——CSF布料模拟算法

目录0简述1算法原理2具体步骤3实现0简述对于点云地面点滤波，众多传统算法滤波效果容易受到地形特征的影响（通常在复杂场景及陡峭地形区域滤波效果较差）且常常需要用户对数据有较为丰富的先验知识来进行设置滤波器中的各种参数。为了解决这些问题，张吴明教授等人提出了“布料”滤波算法（CSF）。1算法原理传统的滤波算法大多是考虑在坡度、高程变化之间的不同来进行区分地物点与地面点，而布料滤波算法从一个完全新的思
Auto工程师·2023-11-07 03:01

PCL点云处理之划分体素计算点云的实际体积大小（一百三十四）

PCL点云处理之划分体素计算点云的实际体积大小（一百三十四）一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果一、算法介绍首先明确这里所指出的实际体积是不包括内部中空体积的意思，即为尽量准确的计算表面点云所占的体积
点云学徒·2023-11-04 06:23

点云法向量估计原理及应用PCL

简述点云法向量估计这个问题，相信很多人在点云处理，曲面重建的过程中遇到过。表面法线是几何体面的重要属性。而点云数据集在真实物体的表面表现为一组定点样本。
codehory·2023-11-02 17:59

【点云学习PCL 】一

点云学习说明：仅做学习使用，侵删参考网址1一、点云基础0概述PCL（PointCloudLibrary）是用于2D/3D图像和点云处理的大型开源跨平台的C++编程库，PCL框架实现了大量点云相关的通用算法和高效的数据结构
人间小客·2023-11-02 13:30

Python点云处理（十八）点云地面点提取——基于法向量算法

目录0简述1算法流程2应用领域3优缺点4算法优化5代码实现6代码结果0简述基于法向量的点云地面点提取算法主要依靠点云中点的法向量信息来进行分类。地面点通常具有较平坦的表面，即法向量与垂直于地面的方向接近。因此，该算法首先计算每个点的法向量，然后通过判断法向量与指定阈值之间的夹角来区分地面点和非地面点。点云法向量是表示点云表面方向的向量，可以用于描述点云的几何特征。法向量计算方法有很多种，包括最近邻
Auto工程师·2023-10-31 01:23

【3D目标检测】PDV（Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection）

目录概述细节点密度问题网络结构3D体素特征提取网络体素点质心定位密度感知的RoIGridPooling密度置信度预测loss概述首先，本文是基于点云，并且将点云处理成体素的3D目标检测网络。
可乐大牛·2023-10-27 07:35

点云处理【四】(点云关键点检测)

第一章点云数据采集第二章点云滤波第二章点云降采样1.点云关键点是什么？关键点也称为兴趣点，它是2D图像、3D点云或曲面模型上，可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。我们获得的数据量大，特别是几十万个以上的点云，里面有很多冗余数据，会导致处理起来比较耗时。降采样是一种有效的减少数据、缩减计算量的方法。2.关键点检测算法(本数据单位为mm，通常数据单位为m，取半径之类得参数要除1000
略知12·2023-10-26 22:08

点云处理【五】(点云特征提取)

第一章点云数据采集第二章点云滤波第三章点云降采样1.点云特征与关键点的区别？关键点提取关键的一些点，旨在减少数据量；而特征提取旨在为每个点提供一个可用于后续任务的描述。通常点云特征与关键点结合使用。2.特征提取算法(本数据单位为mm，通常数据单位为m，取半径之类得参数要除1000)2.1法线估计每一个点的位置都有垂直于点表面的的矢量，但是这种方式比较耗时。PCL#include#include#i
略知12·2023-10-26 22:08

点云处理【六】(点云分割)

点云分割第一章点云数据采集1.点云分割点云数据中包含目标物体，点云分割算法即将物体分割出来。2分割算法2.1RANSAC(随机采样一致性)方法基于随机采样一致性的分割的步骤如下：1.从一个样本集S中，随机抽取n个样本，拟合出一个模型，n是能够初始化模型的最小样本数。2.用1中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点与模型的误差小于某个阈值，则该点适用于这个模型，认为它也是局内点。3.如果模型内的
略知12·2023-10-26 22:08

点云处理【七】(点云配准)

点云处理第一章点云数据采集1.点云配准点云配准是将两个或多个点云数据集融合到一个统一的坐标系统中的过程。这通常是为了创建一个完整的模型或融合从不同视角采集的数据。
略知12·2023-10-26 22:32

thrust工程化学习(七)----噪声滤除进阶版

这是点云处理中一种常见的算法，其基本思想是对每一个点周围的点进行半径搜索，如果搜索到的点数小于设定的阈值，那么就认为该点是噪声点，将其删除。1.CUDA与Thrust在使
敢敢のwings·2023-10-25 14:25

二、基于PCL的RANSAC拟合点云中所有直线或平面——3D点云处理系列

RANSAC原理：略。其他博客大多都是介绍拟合单条直线或平面的代码案例，本文介绍如何拟合多条直线或平面，其实是在单个拟合的基础上接着拟合，以此类推。注意：步骤中的直线模型是每次随机在点云中取点计算的。步骤：1.根据所设参数（点到直线模型的最大距离）把点云分为了内点和外点，对内点进行直线拟合，得到第一次拟合的直线；2.提取上一步的外点，按照步骤1再次进行内点和外点的划分，对内点拟合直线，得到第二次拟
定位算法工程师·2023-10-22 15:39

3D点云处理：计算点云的平均分辨率（附源码）

文章目录1.基本内容2.代码实现目标：自动确定点云的平均分辨率应用：体积计算、点云聚类的搜索半径等1.基本内容计算点云的平均分辨率通常涉及到以下步骤：数据准备：首先，你需要有点云数据，这可以是从激光扫描、摄像头或其他传感器中收集到的。点云数据通常表示为一组(x,y,z)坐标值，其中(x,y,z)表示每个点的三维坐标。距离计算：平均分辨率是通过计算点云中点之间的平均距离来确定的。具体来说，对于每个点
让让布吉·2023-10-22 09:07

【点云处理技术之PCL】Octree

1.八叉树简介八叉树是一种用于描述三维空间的树状数据结构，八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，将八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。2.点云的压缩点云信息一般比较包含了丰富的信息而且点云数量也是比较多，这就需要我们对点云数据进行压缩。pcl中提供了点云压缩功能，而且还可以通过八叉树将两个不同的点云进行合并。点云压缩的代码举例如下：#include//点
非晚非晚·2023-10-22 07:19

3D目标检测（二）—— 直接处理点云的3D目标检测网络VoteNet、H3DNet

前言上次介绍了基于Point-Based方法处理点云的模块，3D目标检测（一）——基于Point-Based方法的PointNet点云处理系列,其中相关的模块则是构成本次要介绍的，直接在点云的基础上进行
lzzzzzzm·2023-10-20 02:16

3D目标检测（一）—— 基于Point-Based方法的PointNet点云处理系列

3D目标检测（一）——PointNet，PointNet++，PointNeXt，PointMLP目录3D目标检测（一）——PointNet，PointNet++，PointNeXt，PointMLP前言零、网络使用算法FPS最远点采样法Ball-query球查询一、PointNet二、PointNet++MSG-PointNet++三、PointNeXt四、PointMLP总结前言在3D目标检测
lzzzzzzm·2023-10-20 02:46

PCL点云处理之格网最低点滤波（九十）

PCL点云处理之格网最低点滤波（九十）前言一、原理二、代码三、效果前言说是滤波，其实也可以理解成分割，只是把点云分为需要滤除和需要保留的两部分而已一、原理这个算法，是要实现这样一个功能，就是使用二维的水平格网划分空间
点云学徒·2023-10-18 06:51

PCL点云处理之渐进形态学滤波（七）

PCL点云处理之渐进形态学滤波一、渐进形态学滤波法1、滤波是什么2、形态学是什么3、渐进是什么4、渐进形态学滤波是什么二、实验代码三、实验结果四、注意事项一、渐进形态学滤波法1、滤波是什么通常，滤波指将原始点云分为地面和非地面的过程
点云学徒·2023-10-18 06:21

PCL点云处理(003)-点云降采样

以下是使用PCL库进行降采样的C++代码示例：#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){pcl::PointCloud::Ptrcloud(newpcl::PointCloud);pcl::PointCloud::Ptrcloud_filtered(newpcl::PointCloud);//读取PCD文
zwhdldz·2023-10-17 18:57

PCL点云处理之自定义点云随机下采样方法（一百四十）

PCL点云处理之自定义点云随机下采样方法（一百四十）一、算法介绍二、算法实现1.代码2.输出一、算法介绍虽然PCL库提供了点云随机下采样模块，但有时会出现项目无法使用PCL库的情况，此时，我们可以使用下面的方法自定义实现自己的点云随机下采样
点云学徒·2023-10-17 18:55

点云降采样

点云处理有时因为数据量太大，我们需要对其进行下采样。这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中，然后每个网格中选一个点生成新的点云。新点云即为下采样后的点云。这里使用斯坦福兔子作为测试点云。
weixin_43977267·2023-10-17 18:55

三维点云处理：5滤波：降采样

一、序：我们收集到的点云信息往往包含很多实际上并不存在的点，这些点会很大程度上影响我们对于点云的处理。因此需要我们设计不同的滤波器来去噪。二、去噪：Ps:BF双边滤波，MED中值滤波，AVE均值滤波2.1RadiusOutlierremovel(离群值清除):思想：**如果不是噪声，那么它的附近将会有不少的点，而噪声附近点的数量应该明显少于有用点附近点的数量。**所以有：1、对于每个点，取其邻域；
甜橙の学习笔记·2023-10-17 18:25

三维点云处理：6 降采样作业

降采样作业：#实现voxel滤波，并加载数据集中的文件进行验证importopen3daso3dimportosimportnumpyasnpfrompyntcloudimportPyntCloudimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomfrompandasimportDataFrame#matplotlib显示点云函数defPoint_Cloud_Show
甜橙の学习笔记·2023-10-17 18:55

点云处理【一】(点云数据采集)

点云处理第一章点云数据采集1.深度图像与点云1.1深度图像目的通过捕获场景的三维信息来增强二维图像的内容，为物体识别、导航、3D重建和其他应用提供空间信息。
略知12·2023-10-17 18:23

点云处理【二】(点云滤波)

点云滤波第一章点云数据采集第二章点云滤波1.为什么要滤波？通常我们获取的点云数据中包含噪声，噪声会影响点云的特征提取、配准和语义处理。点云需要处理的主要情况包括:数据量过大，不易于处理，需要进行下采样通常由遮挡引起的离群点，需要去除点云数据的密度不均匀需要平滑噪声数据需要去除2.滤波算法2.1索引滤波索引滤波就是设置索引选择区域，可用于超简单的区域初步筛选，算不上真正的滤波算法。open3dimp
略知12·2023-10-17 18:23

3D点云处理：基于八叉树的点云降采样

文章目录0.对比效果1.八叉树的基本内容1.1八叉树的基本描述1.2八叉树的构建原理2.pcl实现2.1pcl关于八叉树的内容2.2八叉树实现近似均匀降采样3.参考文章目录：3D视觉个人入门学习路线0.对比效果1.八叉树的基本内容1.1八叉树的基本描述八叉树结构是由Hunter博士于1978年首次提出的一种数据模型。八叉树结构通过对三维空间的几何实体进行体元剖分，每个体元具有相同的时间和空间复杂度
让让布吉·2023-10-17 18:22

点云处理【三】(点云降采样)

点云降采样第一章点云数据采集第二章点云滤波第二章点云降采样1.为什么要降采样？我们获得的数据量大，特别是几十万个以上的点云，里面有很多冗余数据，会导致处理起来比较耗时。降采样是一种有效的减少数据、缩减计算量的方法。2.降采样算法2.1随机降采样根据设置的比例系数随机删除点云，比较接近均匀采样，但不稳定。Open3dimportnumpyasnpimportopen3daso3dpcd=o3d.io
略知12·2023-10-17 18:18

基于Open3D的点云处理17-Open3d的C++版本

参考：http://www.open3d.org/docs/latest/cpp_api.htmlhttp://www.open3d.org/docs/latest/getting_started.html#chttp://www.open3d.org/docs/release/cpp_project.html#cplusplus-example-projecthttps://github.com
JoannaJuanCV·2023-10-17 08:12

interview problems

光学，结构光，双目视觉，点云处理，点对特征，三维噪点过滤Interviewproblem：https://blog.csdn.net/WarGames_dc/article/details/895207201
AI-lala·2023-10-17 03:31

Python点云处理（十七）点云地面点提取——基于格网算法

目录0简述1算法流程2优缺点3实现4效果5结语0简述提取地面点是点云数据分析和处理中的重要任务，而点云格网法是一种常用的地面点提取方法。点云格网法（Grid-basedMethod），通过将点云数据划分为网格单元，根据高程值分析来实现地面点的提取。1算法流程步骤1：加载点云数据从文件中加载点云数据，获取点的位置信息。步骤2：确定地面平面的范围根据点云数据中的最小和最大坐标值确定地面平面的范围。步骤
Auto工程师·2023-10-16 07:06

PCL点云处理之统计滤波（四）

更多学习内容，请点击此处：PCL点云处理总目录统计滤波1、原理介绍2、代码示例3、实验效果4、注意事项1、原理介绍点云数据中存在噪点，噪点一般分布比较孤立，周围的点云较少，相对目标点云来说比较稀疏。
点云学徒·2023-10-16 04:30

PCL点云处理之基于FPFH特征的全局配准流程具体实现（二百二十一）

PCL点云处理之基于FPFH特征的全局配准流程具体实现（二百二十一）一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果一、算法介绍PCL点云库提供的多种工具，可以组合为一套完整的点云配准流程，这里选择FPFH特征
点云学徒·2023-10-16 03:21

PCL点云处理之特征计算、特征点对匹配、配准矩阵计算，结果保存的全流程 （二百二十）

PCL点云处理之特征计算、特征点对匹配、配准矩阵计算，结果保存的全流程（二百二十）一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果一、算法介绍（点云的全局配准中，特征配准是主流方法之一，这里算法前面相关内容的一个全面总结
点云学徒·2023-10-15 23:28

PCL点云处理之配准中的匹配对连线可视化显示 Correspondences（二百一十九）

PCL点云处理之配准中的匹配对连线可视化显示Correspondences（二百一十九）一、算法介绍二、算法实现1.可视化代码2.完整代码（特征匹配+可视化）最终效果一、算法介绍关于点云配准中的匹配对，
点云学徒·2023-10-15 22:06

PCL点云处理之从两片点云中获取具有匹配关系的同名点对 （二百一十八）

PCL点云处理之从两片点云中获取具有匹配关系的同名点对（二百一十八）一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果一、算法介绍点云配准的前提是，我们知道或者预测了一些匹配对，我们认为这些匹配对就是两片点云中的同名点
点云学徒·2023-10-15 04:55

PCL点云处理之基于强度特征的SIFT关键点提取法 （二百一十五）

PCL点云处理之基于强度特征的SIFT关键点提取法（二百一十五）一、算法介绍二、具体实现1.代码2.效果一、算法介绍继续SIFT关键点的提取介绍，之前已经基于高程和颜色分别提取了关键点，这里是基于强度信息
点云学徒·2023-10-15 04:54

PCL点云处理之包含坐标、颜色信息的PFHRGB点特征直方图计算（二百一十六）

PCL点云处理之包含坐标、颜色信息的PFHRGB点特征直方图计算（二百一十六）一、算法介绍二、代码实现一、算法介绍在前文中计算了点特征直方图PFH，利用了点云的三维坐标信息，这里介绍考虑颜色信息的PFHRGB
点云学徒·2023-10-15 04:54

点云概念与点云处理

点云概念点云与三维图像的关系：三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据，表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型（由CAD软件建立），点云模型（所有逆向工程设备都将物体采样成点云）。和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体——背景解耦。点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到，每个点对应一个测量点，未
qq_41581769·2023-10-15 04:23

PCL点云处理之利用颜色RGB的SHOT特征描述方法 （二百一十七）

PCL点云处理之利用颜色RGB的SHOT特征描述方法（二百一十七）一、算法介绍二、算法实现1.代码一、算法介绍前文介绍了SHOT的特征描述方法计算。
点云学徒·2023-10-15 04:51

一文了解智能驾驶架构平台ROS2和自适应AUTOSAR之间的区别

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，欢迎各位加入，有兴趣的可联系[email protected]。未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。
点云PCL公众号博客·2023-10-13 01:29

【点云处理教程】02从 Python 中的深度图像估计点云

一、说明这是“点云处理”教程的第二篇文章。“点云处理”教程对初学者友好，我们将在其中简单地介绍从数据准备到数据分割和分类的点云处理管道。
无水先生·2023-10-12 21:31

倾斜摄影三维模型轻量化点云处理关键技术浅析

倾斜摄影三维模型轻量化点云处理关键技术浅析倾斜摄影三维模型轻量化点云处理是数字地形建模领域中的重要环节，它能够处理大规模地形数据，使其更易于存储、传输、处理和可视化。
3D探路人·2023-10-12 13:17

hrust工程化学习(六)----最近邻搜索

0.简介上一章我们主要讲了噪声滤除这种比较高级的点云处理算法，下面这一章我们将来看一下最近邻搜索。
敢敢のwings·2023-10-12 10:41

PCL点云处理之检查文件路径是否存在 （二百一十二）

PCL点云处理之检查文件路径是否存在（二百一十二）一、算法介绍二、算法实现1.代码一、算法介绍给出的路径，最好提前判断路径是否存在，避免输出错误这里主要是判断两件事，一是string是否为文件路径，二是文件路径是否存在二
点云学徒·2023-10-12 01:19

PCL点云处理之点云转为Mesh模型并保存---方法一 （二百一十）

PCL点云处理之点云转为Mesh模型并保存---方法一（二百一十）一、算法简介二、算法实现1.代码2效果总结一、算法简介PCL提供的possion方法可以将点云重建为Mesh网格模型，并保存为ply格式的文件
点云学徒·2023-10-12 01:49

PCL点云处理之点云重建为Mesh模型并保存到PLY文件 ---方法二 （二百一十一）

PCL点云处理之点云重建为Mesh模型并保存到PLY文件---方法二（二百一十一）一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果一、算法介绍离散点云重建为mesh网格模型，并保存到PLY文件中，用于其他软件打开查看
点云学徒·2023-10-12 01:40

点云处理开发测试题目 完整解决方案

点云处理开发测试题目文件夹中有一个场景的三块点云数据，单位mm。是一个桌子上放了一个纸箱，纸箱上有四个圆孔。需要做的内容是：1.绘制出最小外接立方体，得到纸箱的长宽高值。
点云兔子·2023-10-11 08:27

点云处理开发测试题目 实现2

计算出纸箱上的四个圆的圆心坐标和半径，对圆心坐标进行排序，沿着X+方向排序并把排序后的圆心坐标保存到本地。//此函数用于估计点云的边界，并将边界点保存到文件中voidBoundaryEstimation(pcl::PointCloud::Ptrcloud){//移除输入点云中的NaN值（非法点）std::vectorindices;pcl::removeNaNFromPointCloud(*clo
点云兔子·2023-10-11 08:55
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