点云法线

C++ | 基于PCL与CloudCompare的投影点密度法（DOPP）开发实战

一、算法原理与详细步骤1.算法原理DOPP是一种用于点云地面滤波的算法，通过将三维点云投影到二维平面，并分析投影点密度的分布特征来区分地面点与非地面点（如植被、建筑物等）。

河工点云智绘WangG·2025-07-21 07:31

C++ | 玩转点云：CloudCompare & PCL原生开发核心指南与示例分享

还在为点云处理的效率瓶颈和功能限制发愁吗？面对点云处理个性需求，是否让你感到束手束脚？

河工点云智绘WangG·2025-07-21 07:01

手持激光雷达单木分割——以河南工程学院杰出校友杨靖宇将军雕塑背后树林为例

一、手持激光雷达单木分割概念单木分割（IndividualTreeSegmentation）是从激光雷达（LiDAR）点云数据中识别并分离出单棵树木的过程，是林业资源调查、森林碳汇估算、生物多样性研究的关键技术

河工点云智绘WangG·2025-07-21 07:31

自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用

一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达（LiDAR）生成的高精度3D点云数据实现环境感知，其处理流程需解决以下核心问题：数据规模与实时性：现代LiDAR每秒生成数百万点，需在毫秒级完成处理以支持决策

一碗白开水一·2025-07-20 14:59

海森矩阵（Hessian Matrix）在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍

在非线性最小二乘问题中（如SLAM或点云配准），通常我们有一个误差函数：f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x

点云SLAM·2025-07-19 23:08

多线程学习

文章目录程序、进程、线程线程的创建和使用继承Thread类实现Runnable接口比较创建线程的两种方式Thread类的有关方法线程的优先级获取和设置当前线程的优先级说明线程的生命周期线程的同步Synchronized

·2025-07-12 07:15

【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面

PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程

X-Vision·2025-07-11 21:40

【常见滤波器】PCL 模型滤波器

PCL模型滤波器-几何模型驱动的点云处理技术目录模型滤波器核心概念⚙️PCL模型滤波器架构基础模型滤波器实践高级模型滤波技术模型拟合精度优化️工业应用案例调试与可视化⚡️性能优化策略模型滤波器核心概念模型滤波的本质模型滤波器通过拟合几何模型并评估点云与模型的贴合度

·2025-07-11 21:10

PCL | 体素滤波器pcl::VoxelGrid＜＞

文章目录概述一、定义介绍二、功能作用三、使用示例源码：解释：概述本节详细介绍pcl::VoxelGrid是PointCloudLibrary(PCL)中的一个常用滤波器，用于对点云数据进行体素栅格化

Nines～·2025-07-11 21:08

PCL改进的体素滤波器

体素滤波是一种常用的点云数据处理方法，可以用于去除噪声、平滑点云数据以及进行体素化等操作。PCL（点云库）是一个广泛使用的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。

代码探险狂人·2025-07-11 20:06

使用python的open3d库读取Bin格式点云并可视化

Python有很多库都可以处理点云，比如Python-PCL、Open3D等等。Python-PCL库已经很久没有维护了，而且安装极其麻烦！

·2025-07-11 19:58

loam的scanRegistration.cpp文件学习

本篇文章就一块看看，点云生成以及点云特征是如何提取的。

·2025-07-11 17:17

什么是点云？怎么实现点云扫描？

什么是点云？点云是一种数据集，其中包含大量代表物体表面几何形状的点。这些点通过测量仪器获取，通常使用三维坐标测量机、三维激光扫描仪或照相式扫描仪等设备。

zhongqu_3dnest·2025-07-11 11:28

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

重读Cesium(七):Primitive自定义几何并设置法线

在上一篇文章中，我们已经大致的了解了Primitive几何类型，我们发现，Cesium自带的Geometry类型已经很丰富了，但有时候也避免不了需要定义自己的Geometry类型。对于自定义的Geometry类型，我们可以通过newCesium.Geoemtry(options)类去构造实现1.attributes类：一个GeometryAttributes对象，每个顶点属性都存储在这个对象中，顶

GIS肆月·2025-07-10 21:25

ShaderGraph节点解析(146):面朝向判断节点（Is Front Face Node）详解

目录一、前言二、节点基础2.1功能概述2.2端口详解2.3底层实现三、工作原理3.1面朝向定义3.2法线与面朝向的关系3.3与背面剔除的区别四、应用场景4.1双面材质差异化渲染场景：正面显示纹理，背面显示纯色或另一种纹理

·2025-07-09 17:57

LiDAR360 5.2.2：如梦令般的体验与感悟

LiDAR3605.2.2，如同一位睿智的导师，引领我在点云数据的海洋中遨游。功能强大，细节精致LiDAR3605.2.2的功能之强大，令人叹为观止。

VXHAruanjian888·2025-07-09 10:42

FDMA读写AXI BRAM交互：FPGA高速数据传输的核心技术

当你在手机上流畅播放4K视频、在自动驾驶系统中实时处理激光雷达点云时，背后都依赖于FDMA（FlexibleDirectMemoryAccess）与AXIBRAM的高效交互技术。本文将深入探讨这

芯作者·2025-07-08 16:44

雷达mid360 和 Fast Lio

1.实时激光里程计+建图（SLAM）FAST‑LIO（及FAST‑LIO2）通过融合LiDAR点云与IMU数据，提供高频（可达~100 Hz）的位姿估计（实时里程计）与增量建图功能https://github.com

AugustInSopton·2025-07-08 07:07

顶点着色器：3D世界的魔法化妆师

摘要顶点着色器是3D图形渲染中的关键组件，负责将3D模型中的顶点数据转换为2D屏幕坐标，并传递颜色、法线、纹理等属性。

你一身傲骨怎能输·2025-07-07 10:03

主流 3D 感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达

感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达四类主流3D感知技术对比表对比维度iToF相机dToF相机固态LiDAR+可见光融合结构光相机测距原理连续调制光→相位差计算激光脉冲→飞行时间测距激光扫描点云

moonsims·2025-07-07 08:48

Open3D 点到面的ICP配准算法

两个点云之间的相对旋转小于30°，在旋转矩阵中用θ替换sinθ，用1替换cosθ实现用线

AtlasCloud·2025-07-06 19:15

Unity URP法线贴图实现教程

前言在UnityURP（UniversalRenderPipeline）中实现法线贴图效果，可以通过以下步骤完成。法线贴图通过修改表面法线方向模拟凹凸细节，无需增加几何复杂度。

Thomas_YXQ·2025-07-06 01:08

ZED相机与Foxglove集成：加速机器人视觉调试效率的实用方案

通过ZED相机（包括ZED2i和ZEDX）与FoxgloveStudio平台的结合，开发者能够轻松访问高质量的2D图像、深度图和点云数据，从而显著提高感知系统的调试效率。

·2025-07-06 00:32

【第三章】摄影测量学

概述摄影测量概念：通过摄影的手段获得对物体可靠量测的科学与技术利用立体像对影像之间的移位构建立体模型，进行测量由二维影像到三维实体的科学技术重要方法：利用立体像对与一对浮动测标进行立体观测，测定同名点点云表示三维空间中点的集合的数据结构

啊有礼貌·2025-07-06 00:30

ROS：三维激光点云转二维激光pointcloud-to-laserscan

环境ubuntu20.04ros-noetic一、安装库sudoapt-getinstallros-noetic-pointcloud-to-laserscan二、构建ros-package#创建并初始化工作空间mkdir-p~/catkin_ws/srccd~/catkin_ws/src#创建ROS包catkin_create_pkgmy_pointcloud2laserroscpprospys

Xian-HHappy·2025-07-05 13:10

Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法

在无人机行业中，Deepoc大模型的潜力，提升其应用效果，可从以下多个关键方面着手：优化数据收集与处理多源数据采集扩充收集涵盖激光雷达点云、高精度地图、气象数据、无人机飞行传感器数据、拍摄的图像与视频等多源数据

Deepoch·2025-07-05 10:13

将PLY点云文件转换为Unreal Engine兼容格式：从原理到实践

将PLY点云文件转换为UnrealEngine兼容格式：从原理到实践在三维场景开发中，点云数据的处理与渲染是一个常见需求。

random_2011·2025-07-05 07:23

OpenCASCADE学习|点云可视化深度优化指南

在三维可视化领域，点云数据的渲染效果直接影响用户对数据的理解和分析。OpenCASCADE作为强大的几何内核，其点云可视化能力常因默认参数设置导致点尺寸过小、颜色单调、层次不清等问题。

老歌老听老掉牙·2025-07-04 23:42

什么是端到端自动驾驶

而端到端架构是直接将传感器的原始数据（如摄像头拍摄的视频、激光雷达的点云数据等）输入给一个单一深度学习模型，模型直接输出控制指令，如控制车辆的转向角度、油门开度或刹车力度。以自动驾驶汽车在

未来创世纪·2025-07-04 21:53

【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】十七、航空级精度！涡轮叶片三维型面检测：激光扫描与CAD模型比对技术

本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11，构建三维型面检测系统：通过激光线扫描（每秒2000线）获取百万级点云，经MLS滤波降噪（保留0.03mm细节）与快速采样（0.1mm间隔）优化数据

AI_DL_CODE·2025-07-03 23:24

点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建（续）

目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法

格图素书·2025-07-03 16:33

matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)

目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现，效率极低，只适合学习和理解算法。

点云侠·2025-07-02 18:19

口扫系统软件的架构设计流程

[结构光图像流]↓解码结构光图案↓三角测量计算深度↓点云生成并去噪滤波↓实时配准/拼接(可选ICP/Odometry)↓网格重建（如MarchingCubes或BallPivoting）↓GPU显示（OpenGL

老猿的春天·2025-07-01 16:41

【点云压缩】Haar小波变换与RAHT自适应区域层级变换

截取了PCL-AVS-PCC一段小波变换点云压缩的代码voidWaveletCoreTransf

丶契阔·2025-07-01 13:51

KITTI数据集可视化实用教程及源码解析

重点介绍如何加载、处理和融合KITTI数据集中的图像和激光雷达数据，并通过可视化手段分析结果，包括图像点云投影、坐标转换、颜色映射等技术。

国营窝窝乡蛮大人·2025-06-30 13:15

数据标注工具详解

数据标注工具是构建高质量AI训练数据集的核心基础设施，其功能覆盖图像、文本、视频、音频、3D点云等多模态数据的标注与管理。

Sally璐璐·2025-06-30 01:32

open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面

1、功能介绍：一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。

扶子·2025-06-29 21:05

Open3D 进阶（31）渐进三角网(PTD)地面滤波

一、算法原理1、PTD算法渐进三角网地面滤波算法（ProgressiveTINDensification,PTD）是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法，旨在从复杂场景中精确分离地面点

点云侠·2025-06-29 10:44

点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取

目录知识储备点云滤波算法及单木信息提取点云条件滤波单木信息提取1.点云预处理2.点云密度计算3.密度阈值筛选4.骨架提取5.骨架细化优化方向前言国内外研究现状激光雷达研究现状点云数据的滤波算法研究现状单木分割应用现状

格图素书·2025-06-29 06:10

鸿蒙关系型数据库实战：高效数据存储与管理

以下是关键经验总结：三大核心优势：SQL兼容：完整支持SQL92标准语法线程安全：内置多线程读写锁机制加密存储：支持AES-256加密敏感数据关系型数据库实战封装及使用：在Utils目录下新建一个RdbUtils

·2025-06-29 02:29

目标跟踪存在问题以及解决方案

3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现：激光雷达点云密度随距离平方衰减（如100米外车辆点云数不足近距离的1/10），导致远距离目标几何特征（如车轮、车顶轮廓）不完整，

选与握·2025-06-29 00:57

open3d 点云拟合圆 mesh

主要功能是对带有噪声的二维点云数据进行最小二乘法圆拟合，并使用open3d创建三角网格来可视化拟合出的圆形区域。

扶子·2025-06-28 22:13

FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation

2307.1492code：https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H，1B外部数据集预训练：object365nuscenes：有点云

justtoomuchforyou·2025-06-28 16:55

PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection

Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode：https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于

justtoomuchforyou·2025-06-28 15:22

详解3DGS

4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发，优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。

一碗姜汤·2025-06-27 13:31

CUDA加速cloud compare高度渲染算法

原算法是处理点云，这里是输入一张深度图像，数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){ cv:

小充·2025-06-27 13:30

Python多线程与多进程

设计初衷四、解决GIL限制的方案2、多线程和多进程核心区别实现方式与代码示例1.多线程实现（`threading`模块）2.多进程实现（`multiprocessing`模块）高级用法线程池/

·2025-06-25 15:37

PCL 稀疏点云上采样——最近邻插值与K近邻插值（C++详细过程版）

点云插值一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示算法原理参考自论文，代码由CSDN点云侠原创，首发于：2025年6月23日。

点云侠·2025-06-25 09:57

云零售新中枢：定制化“开源AI智能名片+S2B2C商城小程序”驱动的沉浸式触点进化论

本文提出，基于定制开发的开源AI智能名片与S2B2C商城小程序深度融合所构建的“智能触点云”，正是实现该进化的核心引擎。这一架构通过开源技术降低

说私域·2025-06-25 05:25

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