点云畸变校正

open3d python 分割多个平面

测试效果废话在Open3D中，detect_planar_patches方法用于从点云数据中检测平面区域（或称为平面补丁）。

黄晓魚·2025-02-18 01:50

Open3D(C++) 可视化绘制平面模型

Open3D(C++)可视化绘制平面模型Open3D是一个现代化的3D图像处理引擎，它包含很多常用的3D操作，如点云分割、重构、配准等。

后端架构魔术师·2025-02-18 01:18

点云基础介绍（一）——三维点云

目录1.绪论1.1什么是三维点云1.2主要特点：1.3主要获取方式1.4应用场景：1.5处理方法（持续更新ing）：1.6主要挑战：1.7总结2.开源工具及库2.1介绍分析2.2PCL和Open3D区别

夜幕龙·2025-02-17 21:27

双目立体视觉（3.1）立体标定

内参数包括焦距、主点坐标和畸变参数等，这些参数在相机制造完成后基本固定，无需频繁标定。外参数则包括旋转矩阵R和平移向量T，用于描述相机与场景之间的相对位置关系。通过标定，我们可以消除相机的畸变，

2501_90596733·2025-02-17 19:46

智能优化算法应用：基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法

智能优化算法应用：基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用：基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.群居蜘蛛算法3.适应度函数设计

智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-17 09:13

【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理

无人机遥感图像采集流程:无人机遥感监测介绍无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航拍一般过程无人机遥感图像拼接软件操作:Photoscan软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例

weixin_贾·2025-02-16 17:12

单细胞分析（11）——scRNA-seq数据整合

之前单独写过Harmony去除批次，为了更好地整合多个样本，这次使用以下两种方法进行批次校正：S

生信小鹏·2025-02-16 01:15

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准

目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2

格图素书·2025-02-15 12:01

【OpenCV】双目相机计算深度图和点云

双目相机计算深度图的基本原理是通过两台相机从不同角度拍摄同一场景，然后利用视差来计算物体的距离。本文的Python实现示例，使用OpenCV库来处理图像和计算深度图。1、数据集介绍Mobilestereodatasets由PanGuanghan、SunTiansheng、TobyWeed和DanielScharstein在2019-2021年期间创建的，使用了RogerDai、KyleMeredi

AI大权·2025-02-14 23:51

《open3d qt 网格采样成点云》

open3dqt网格采样成点云效果展示二、流程三、代码效果展示二、流程创建动作，链接到槽函数，并把动作放置菜单栏参照前文三、代码1、槽函数实现voidon_actionMeshUniformSample_triggered

小修勾·2025-02-14 19:46

halcon三维点云数据处理（十三）reduce_object_model_3d_by_view

目录一、reduce_object_model_3d_by_view函数二、reduce_object_model_3d_by_view函数调用过程首先说明一下这部分代码在find_box_3d这个例程中，非常好用的一个坐标系生成函数。一、reduce_object_model_3d_by_view函数通过将3D对象模型投影到虚拟视图并删除给定区域外的所有点来删除3D对象模型中的点。reduce_

mm_exploration·2025-02-13 15:08

3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算

对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点：去除噪声和异常值：由于设备本身的误差或环境因素的影响，采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。

黄晓魚·2025-02-13 15:38

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

在三维视觉领域，点云数据处理是一项重要的任务。本文将介绍如何使用Halcon来进行点云图转深度图、点云滤波以及断线拟合等维测量操作。我们将通过详细的代码示例来说明每个步骤的实现方法。

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

halcon三维点云数据处理（十五）xyz_attrib_to_object_model_3d

xyz_attrib_to_object_model_3d函数二、xyz_attrib_to_object_model_3d例程代码一、xyz_attrib_to_object_model_3d函数将三维点从图像转换为三维对象模型，并为对象模型中的点云添加扩展属性

mm_exploration·2025-02-12 16:43

无人机数据处理工作站完美配置方案

无需专业知识，无需人工干预，即可将数千张影像快速制作成专业的、精确的二维地图和三维模型，该软件可从航拍片中利用摄影测量与多目重建的原理快速获取点云数据，并进行后期的加工

UltraLAB888·2025-02-12 12:48

F-PointNet 论文阅读理解

总述本文提出一种方法：使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位（也就是pointnet处理点云），将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体（Frustum

咸鱼和白菜·2025-02-12 06:07

无人机避障——2D栅格地图pgm格式文件路径规划代码详解

代码和测试效果请看上一篇博客：无人机避障——使用三维PCD点云生成的2D栅格地图PGM做路径规划-CSDN博客更换模型文件.dae：部分模型文件可以从这里下载：https://github.com/ethz-asl

Perishell·2025-02-11 13:07

NeRF与3D Gaussian的异同对比

显式表示：用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目

zllz0907·2025-02-10 18:41

三维点云数据处理软件供技术原理说明_精心整理的三维激光扫描分类及工作规范【5000字哟】...

摘要：随着科技的进步，三维激光扫描技术已经在民用领域得到了迅速普及和发展，三维激光扫描设备在国土、地质、水利、电力、石化、制造等各个行业都有着广泛的应用。那么三维激光扫描技术到底有哪些呢？今天小编为您精心整理了三种常见的三维激光扫描技术的介绍，分别是：地面激光扫描系统、车载激光扫描系统和机载三维激光扫描系统。一、地面激光扫描系统1、概述地面激光扫描仪系统类似于传统测量中的全站仪，它由一个激光扫描仪

汪丁丁·2025-02-09 22:18

【三维点云数据处理】ISS3d+CSHOT+RANSAC+ICP

系列文章目录【三维点云数据处理】ISS特征点提取算法【三维点云数据处理】SHOT三维特征描述子【三维点云数据处理】RANSAC实现点云粗配准文章目录目录系列文章目录文章目录前言二、代码实现1.头文件2.

点云兔子·2025-02-08 15:01

rosbag提取图片和点云文件

目录1、提取点云文件（1）准备工作（2）查看topic（3）提取点云2、提取图片文件（1）准备工作（2）查看topic（3）提取图片1、提取点云文件（1）准备工作打开终端1，启动rosroscore（2

对方正在输入%……·2025-02-08 14:29

Python解析rosbag数据

文章目录前言导入及函数准备解析PCD解析图片前言使用Python的rosbags库从rosbag1文件中提取点云和图片数据。

Sprite.Nym·2025-02-08 14:27

滞后校正举例应用

如果把滞后校正器的传递函数改为Gc(s)=T⋅s+1β⋅T⋅s+1G_c(s)=\frac{T\cdots+1}{\beta\cdotT\cdots+1}Gc(s)=β⋅T⋅s+1T⋅s+1，其中β>1

徐行tag·2025-02-08 12:40

使用MATLAB进行雷达数据采集可视化

本文使用轮趣科技N10雷达，需要源码可在后台私信或者资源自取1.项目概述本项目旨在通过MATLAB读取N10激光雷达的数据，并进行实时3D点云可视化。

陶瓷好烦·2025-02-04 19:52

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点

然哥爱编程·2025-02-03 15:05

ZEMAX入门教程—第二讲像差

一：像差像差分为两大类：单色像差和色差；其中单色像差包括：球差、彗差、像散、场曲、畸变色差包括：球色差、倍率色差①球差球差也称球面像差，指的是从轴上物点发出的光束透过球面镜时，最终汇聚在不同位置处，在像面上形成一个弥散斑接下来打开

机器视觉入门·2025-02-03 14:25

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴：NumPy驱动数据可视化

1.25视觉风暴：NumPy驱动数据可视化目录视觉风暴：NumPy驱动数据可视化百万级点云实时渲染优化CT医学影像三维重建实战交互式数据分析看板开发地理空间数据可视化进阶WebAssembly前端渲染融合

精通代码大仙·2025-02-01 06:51

CloudCompare 二次开发(37)——点云最近邻插值

目录一、概述二、代码集成三、结果展示一、概述使用CloudCompare与PCL编程实现的点云最近邻插值。

点云侠·2025-01-31 19:45

计算多边形面积的PCL库

PointCloudLibrary（PCL）是一个强大的开源库，提供了许多用于点云处理的功能。在PCL中，我们可以使用一些函数来计算二维多边形的面积。

ZyqfCss·2025-01-31 19:43

PCL 计算多边形的面积【2025最新版】

一、算法原理1、概述根据给定的多边形的点云计算多边形的面积Area=12∑

点云侠·2025-01-31 18:12

[特殊字符]【计算机视觉必杀技】三行代码实现文档智能校正（附完整代码）

文章目录基于四点透视变换的文档图像校正技术1.实现效果2.技术原理2.1透视变换数学模型2.2算法流程3.核心代码解析3.1.1坐标点排序3.1.2透视变换矩阵4.实验结果分析4.1中间过程可视化4.2

我的青春不太冷·2025-01-31 16:22

Cesium Cesium3DTile API 介绍

3DTiles是用于展示大规模城市建模、点云数据等3D数据的标准格式。而Cesium3DTile类正是代表这些数据集中的每一个单独的瓦片。理解这个类对于处理大规模3D数据的加载和展示非常重要。

WebGISer_白茶乌龙桃·2025-01-31 14:05

字符串格式校正

给定一行英文句子，对其做格式校正。正确的格式为：句首单词首字符如果是英文字母，则应大写；其他英文字母均应为小写；其他类型的字符维持不变。

Xzh0423·2025-01-30 21:41

图像-点云配准最新SOTA！CoFiI2P详细介绍！

添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群。1.笔者总结本文介绍了CoFiI2P，这是一种新颖的图像到点云（I2P）配准网络。

3Ｄ视觉工坊·2025-01-30 14:41

导航与定位：室外导航技术_（11）.室外导航技术在移动通信中的应用

控制段包括地面监控站、注入站和主控站，负责监控卫星的运行状态并校正其位置和时间误差。用户段则是各种GPS接收设备，如智能手机、

zhubeibei168·2025-01-30 11:45

mayavi实例

它可以用于绘制三维图形、曲面、等值线和点云数据。它使用VTK后端进行绘图，并提供了一个类似于MATLAB的界面，使用户能够轻松地创建复杂的三维图形。

鄧寜·2025-01-29 23:19

云计算技术深度解析与代码使用案例

云计算技术特点云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效

我的运维人生·2025-01-29 17:19

深度转点云点云着色

目录depthanything生成深度图，转点云着色点云转深度图depthanything生成深度图，转点云着色importnumpyasnpimportcv2importopen3daso3ddefdepth_to_point_cloud

AI算法网奇·2025-01-29 08:57

深度图转点云——从图像到三维场景

在计算机视觉领域中，深度图转点云是一项重要的任务，它能够将二维深度图像转换为三维点云表示。点云是一种由点构成的数据结构，可以直观地表示三维场景中的物体形状和空间布局。

MrybHtml·2025-01-29 08:56

solvepnp

vector在这里可以使用InputArraycameraMatrix,-相机的内参矩阵InputArraydistCoeffs,-相机的畸变系数Output

weixin_30677617·2025-01-28 09:58

＜camera＞ISP的处理流程梳理-NRluma（亮度降噪模块）

＜camera＞ISP的处理流程梳理-开篇＜camera＞ISP的处理流程梳理-DPC（坏点校正）＜camera＞ISP的处理流程梳理-BLC（黑电平校正）＜camera＞ISP的处理流程梳理-AAF（

waterAdmin·2025-01-28 09:56

关于cv2.solvePnP和cv2.solveP3P

它可以根据一组已知的二维坐标点和对应的三维坐标点，以及相机的内参和畸变系数，计算出相机的位姿（旋转和平移向量）。

ulimate_·2025-01-28 09:54

pcl::transformPointCloud()用法及注意事项

cloud_out,constEigen::Matrix4f&transform)其中cloud_in,cloud_out的类型为pcl::PointCloud::Ptr或pcl::PointCloud::Ptr等点云类型

NOAHCHAN1987·2025-01-27 21:28

什么是ISP?

主要包括坏点校正、去噪、强光抑制、背光补偿、色彩增强、镜头阴影校正等处理。

一袋米扛几楼98·2025-01-27 11:19

双目视觉之获取三维坐标（立体校正、Q矩阵与三角测量原理）

前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术，它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景，然后利用三角测量原理，计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算，我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异，它与物体距离

乐平要加油啊·2025-01-26 19:31

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points

格图素书·2025-01-26 10:26

OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云

在计算机视觉和图像处理中，噪声是一种常见的现象，可以对图像和点云数据产生不良影响。高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有正态分布的特点。

LpmShell·2025-01-26 04:33

激光线扫相机无2D图像的标定方案

每个运动步长后，获取激光线的三维点云数据。参数优

hylreg·2025-01-25 21:03

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示

我是瓦力·2025-01-25 12:59

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。

Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

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