点云畸变校正

4.实时存取点云的pcd文件（C++）

这里主要是在前文的基础上结合了获取实时的时间，并将时间写成hour_minute_second_mincond.pcd格式，比如"13_20_15_33.pcd"，表示13时20分15秒33微秒获取的点云数据
YANQ662·2024-01-19 23:37

11.1 pcl_ros的点云学习

引用的博文路径如下（本人也是刚开始看PCL的运用，本文是完全抄下面博主的内容，觉得这位博主写的很详细很清楚，并且自己运行了一遍有效）：ROS入门——PCL激光雷达点云处理（1）_pcl::torosmsg-CSDN
YANQ662·2024-01-19 23:36

11.2 PCL从ROS获取激光雷达的点云数据及处理

这部分内容结合了前面的内容。其实很简单，分三步走就可以：首先是通过ROS打开激光雷达，查看PCL配置需要的信息。然后是用PCL通过ROS发布的topic获取激光雷达的数据。最后将ROS和PCL结合。实现上面两步的前提是我们已经部署好了ROS环境及PCL环境，具体操作如下：一、通过ROS打开激光雷达首先需要搭建好打开激光雷达的环境，这部分内容可以参照以下博址：4.livoxhap(大疆激光雷达）环境
YANQ662·2024-01-19 23:36

2.常见的点云数据滤波的方法总结（C++）

常见的点云数据处理有体素网格滤波、半径滤波、直通滤波、双边滤波器，统计滤波器，卷积滤波，条件滤波，高斯滤波等等。
YANQ662·2024-01-19 23:36

3.常见的点云配准方法（C++）

本文参考了点云配准算法的综述_采样一致性配准-CSDN博客点云配准实际上可以理解为：通过计算得到完美的坐标变换，将处于不同视角下的点云数据经过旋转平移等刚性变换统一整合到指定坐标系之下的过程。
YANQ662·2024-01-19 23:00

Open3d 二 点云转mesh并实现空洞修复、mesh简化、mesh细化

点云是由大量的点组成的三维数据集，而mesh是由三角形组成的三维模型。点云转换为mesh的过程称为曲面重建。曲面重建的目的是从点云数据中提取出表面的形状信息。
摸鱼的机器猫·2024-01-19 22:10

【计算机图形学】Few-Shot Physically-Aware Articulated Mesh Generation via Hierarchical Deformation

文章目录1.为什么要提出这个工作2.之前的工作（PrivousWork）网格生成模型Few-shot生成物理感知的机器学习3.PipelineOverview分层网格变形物理感知的变形校正4.实验评价指标定性实验
passer__jw767·2024-01-19 22:10

平视显示器专用翘曲校正IC (S2D13V42)

   S2D13V42是一款专门用于平视显示器的翘曲校正控制器IC。它支持高分辨率(高达1280x720)，并具有内部表面校正引擎，可修复由非线性显示表面引起的视觉扭曲。
Epson样品中心·2024-01-19 20:42

2017年认证杯SPSSPRO杯数学建模A题(第一阶段)安全的后视镜全过程文档及程序

同时，后视镜也要使图像的畸变尽可能小，以使驾驶员能够准确地判断距离。如果汽车的后视镜使用平面镜，图像没有畸变，对距离的判断十分准确。但是当镜面大小受限时，视野相对较小。
数模竞赛Paid answer·2024-01-19 19:33

下载 DEM数字高程数据更新（SRTM\COPERNICUS\GDEM\ALOS\NASADEM\EUDTM...）

DEM通常以栅格或点云的形式存在，其中每个单元（栅格或点）都具有对应的高程数值。DEM可以使用各种技术获取，包括雷达、激光测距、光学影
GIS工具-gistools2021·2024-01-19 14:42

如何下载 DEM数字高程数据（SRTM和COPERNICUS）

DEM通常以栅格或点云的形式存在，其中每个单元（栅格或点）都具有对应的高程数值。DEM可以使用各种技术获取，包括雷达、激光测距、光学影像等。这些技术可以通过飞行器（如卫星、飞机）或地面测量设备来实现。
GIS工具-gistools2021·2024-01-19 14:41

三维重建（1）摄像机几何

目录一、摄像机设计1、针孔摄像机2、透镜摄像机3、失焦4、畸变二、摄像机几何1、像素坐标系2、齐次坐标3、摄像机偏斜4、摄像机坐标系下的摄像机模型5、规范化摄像机6、世界坐标系下的摄像机模型7、Faugeras
Struart_R·2024-01-19 14:09

Sentinel 轨道数据及下载

这些轨道文件包含了有关卫星在轨道上的运动、位置、姿态等信息，对于地理校正、成像几何校正以及多时相分析等方面具有重要作用。
GIS工具-gistools2021·2024-01-19 14:09

数字图像处理知识梳理——2

三、图像变换3.1图像空域变换几何变换平移、镜像、旋转、放缩、变形、组合变换前两个无信息损失，无像素值的变化，不需要灰度插值；后几个有像素值的变化，需要灰度插值，有信息损失，几何畸变（等比例缩放除外）灰度插值向前映射
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

一点感想

要好好反省和校正自己的教育方式。在片尾部分，旺卡宣布大奖获得者是查理，查理将是他工厂的继承人时，查理一家喜不自胜。然而听到查理需要抛下一家子长辈，只能一个人去工厂时，查理很干脆地拒绝了。这让人很感动。
A林三戒·2024-01-19 12:15

[论文阅读]DeepFusion

现在流行的多模态方法只是简单地用相机特征装饰原始激光雷达点云，并将它们直接输入到现有的3D检测模型
一朵小红花HH·2024-01-19 08:43

limma包中的数据对象（data objects）

例：函数read.ilmn()可以生成EListRawEList全称Expressionlist.进行过背景校正
王子威PtaYoth·2024-01-19 06:47

如何测量高氧瓶内的氧气浓度？

谈到测量，必须知道：-测量的物理量用什么单位（因次）-测量工具必须先校正-测量必须知道误差单位浓度是没有单位的，高氧分析仪测出来的是氧气占整体气体的百分比。
阿拉灯神丁丁·2024-01-19 05:31

基于合力的点云边缘提取

一、原理基于合力的三维点云边缘提取，其根据点的近邻点分布规律来识别边缘点。
LiDAR点云·2024-01-19 00:43

Python点云处理（二十）点云轮廓边界提取——基于邻域三角形距离算法

目录0简述1点云轮廓提取原理2点云轮廓提取应用3算法步骤4代码实现5结果展示0简述点云轮廓提取/边界提取，对于扫描物信息化提取、矢量化等都具有很重要的意义。
Auto工程师·2024-01-19 00:13

重磅！教育部联合规范校外学科培训，STEAM创客教育将成为主流！

《通知》中写到，近年来，一些面向中小学生举办非学历文化教育类培训机构开展以“应试”为导向的培训，违背教育规律和青少年成长发展规律，影响了学校正常的教育教学秩序，造成
ZT创智课堂·2024-01-19 00:47

PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding

与图像不同，点云本质上是稀疏、无序和不规则的，这限制了直接将MLP-Mixer用于点云理解。为了克服这些限制，我们提出了PointMixer，这是一个通用的点集操作符，促进在非结构
fish小余儿·2024-01-18 21:36

Point Transformer

受到这一成功的启发，我们研究了将自注意力网络应用于三维点云处理的可能性。我们设计了针对点云的自注意力层，并利用这些层构建了用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自注意力网络。
fish小余儿·2024-01-18 21:36

ScanNet数据集讲解与点云数据下载

我查阅一些文章，这些文章并没有给出怎样下载ScanNet中点云数据。ScanNetV2数据集一共1.2T，本文以PointGroup为例，讲解如何下载项目中用到的点云文件（附相关代码）。
fish小余儿·2024-01-18 21:35

【点云学习】pcl中PointCloud和PointCloud::Ptr的复制与函数传参

本文用于记录在使用PointCloud和PointCloud::Ptr时，等号复制、函数传参以及copyPointCloud复制，这几种方法复制后，旧的变量修改是否会影响所复制的变量。仅用于记录，不保证准确。【转载请注明出处】1.函数调用测试了四种函数参数，分别是Ptr类型，PointCloud类型，PointCloud的引用，以及const引用：voidfunc_ptr(MyPointCloud
larry_dongy·2024-01-18 20:53

2018-02-02

只要不停地校正前行的方向，我们就不会迷失自己。[月亮]图片发自App
青木社区·2024-01-18 19:25

点云数据从入到arcgis平台、发布场景服务到前端调用

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别:向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。激光雷达LiDAR(LightDetectionandRangin
gislaozhang·2024-01-18 18:33

Open3D 点云转深度图像

目录一、算法原理1、算法过程2、主要函数二、代码实现三、结果展示1、点云2、深度图像四、测试数据Open3D点云转深度图像由CSDN点云侠原创。
点云侠·2024-01-18 15:52

OpenCV——双边滤波

目录一、双边滤波二、C++代码三、python代码四、结果展示OpenCV——双边滤波由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。
点云侠·2024-01-18 15:45

【计算机视觉】基于三维重建和点云处理的扫地机器人寻路

[摘要]扫地机器人的使用已经越发普及，其中应用到了三维重建的知识。本项目旨在设计由一定数量的图像根据算法完成三维模型的建立，并利用三维数据最终得到扫地机器人的行驶路线，完成打扫机器人成功寻路的任务。本项目采用的方法是SFM-MVS、Colmap、Kinect三种建模方法进行建模，分别由组内不同成员完成，经过亲自采集一定数量的图像集，利用SFM-MVS算法获得对应的三维模型进行2D降维处理，并利用该
乐心唯帅·2024-01-18 11:38

VS2022的props配置

最近在点云处理项目过程中，使用了PCL库，遇到了需要在多个vs工程中导入相同库的问题。
Wind哥·2024-01-18 10:59

2019-10-15

学校正在朝着一所好学校的路上前进，这需要每一位老师做出自己应有的贡献。作为初二年级组我们更应该让初二成为一个好的年级组。让每一个学科、班级在一种团结、协助的氛围中积极发展。
大白菜小豆腐·2024-01-18 10:05

机器人持续学习基准LIBERO系列7——计算并可视化点云

0.前置机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo机器人持续学习基准LIBERO系列5——获取显示深度图机器人持续学习基准LIBERO系列6——获取并显示实际深度图1.前置代码机器人持续
阿航626·2024-01-18 09:46

【Python数字图像处理】基于LAB空间的图像去阴影方法

目录整体架构流程(1)阴影区域检测①LAB颜色空间②阴影检测③代码(2)阴影去除①在LAB空间上对单独目标区域去除阴影②处理每个阴影区域③代码(3)阴影边缘校正①中值滤波器的实现②调用中值滤波器③代码效果展示
Sobe__·2024-01-18 06:59

Hand PointNet: 3D Hand Pose Estimation using Point Sets总结

文章链接摘要基于PointNet++，直接处理3D点云数据预测输出3D手势关键PointNet++接受深度图作为输入，转换为点云，并下采样为N个点。
中了胖毒·2024-01-18 05:04

月亮的表白

待吃过晚饭，趁上课前的这会儿工夫我来到八年级教室，让课代表把地理练习册的答案抄黑板上，让大家校正一下（以前总是让各小组长到办公室面对面校正的，但今
空山新雨2020·2024-01-18 05:50

SVD+QR分解求点云法向量

利用到了QR分解求解方程组的方法std::vectorcomputePlaneSVD(constPCLPointCloudPtr&input_pc){if(input_pc->points.size()==0)returnstd::vector{0,0,0,0};Eigen::Vector3dcenter(0,0,0);intn=input_pc->points.size();doubleA,B,
thequitesunshine007·2024-01-18 04:59

使用主成分分析之特征向量法求点云法向量

最小特征值对应的特征向量则可以认为是空间点云的法向量。
thequitesunshine007·2024-01-18 04:29

Matlab CSF地面点滤波（插件）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介该方法其原理非常的巧妙：是将扫描得到的点云进行倒置，然后用一种刚性布料覆盖翻转后的点云。
大鱼BIGFISH·2024-01-18 04:25

Matlab 一种基于机载LiDAR点云电力线自动提取方法之二

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介之前的方法在面对地面为水面时，由于地面点的缺失会导致电力线提取错误，因此这里使用CSF地面点滤波改进电力线的提取过程。关于CSF滤波的相关配置可以详看：MatlabCSF地面点滤波（插件），改进之后的代码如下所示。二、实现代码%%********
大鱼BIGFISH·2024-01-18 04:54

综合场景搭建、在线分享，这款地理空间数据管理软件功能太多了！

一、发布、管理超大空间数据在项目-上传中，可以上传倾斜模型(.osgb)、激光点云(.las)、正射影像(dom)、数字高程模型(dem)、矢量数据(shp)及人工模型(obj、d
成都远石·2024-01-18 01:08

这款APP注册即可查看、编辑及分享三维模型、点云等数据

很多行业用户想要在手机或平板上查看三维模型、正射影像、激光点云、数字高程模型等地理空间数据。现在就给大家介绍一款非常实用的地理空间数据管理软件——【四维轻云】。
成都远石·2024-01-18 01:08

相信，我们会挺过难关

九年级已经封闭管理三天，这样等于全校正进入正常教学状态了。有人说，在这样一个疫情复杂有点全面爆发的时刻，恢复线下教学不够明智。
海底浪花·2024-01-17 23:52

从0开始的技术美术之路（十）伽马校正

27467127/answer/111973548https://www.jianshu.com/p/9a91e6ad0d38本篇主要用于自我复习，如有疑问或发现有什么错误，请多指教~本篇内容主要包括伽马校正
古守音·2024-01-17 22:38

TA百人计划学习笔记 2.6伽马矫正

资料源视频【技术美术百人计划】图形2.6伽马校正_哔哩哔哩_bilibiliPPT2600_伽马矫正参考笔记2.6伽马（Gamma）校正·语雀从0开始的技术美术之路（十）伽马校正_线性工作流技术美术-CSDN
yoi啃码磕了牙·2024-01-17 22:08

用人生终点思考校正当下选择

曾鸣教授曾经提过一个词，叫“终局思维”。在面对选择的时候，从终点出发考虑问题，来决定你当下的选择。选择实在太过重要，所以人生难免纠结！罗胖推荐的这篇好文，让人觉得意义非凡！很多著名的投资人都得“对人生的五大憾事”刮目相看！第一大憾事：我希望能过属于自己的人生，而不是按他人的期望生活！第二大憾事：我希望没有那么拼命工作！第三大憾事：我希望更勇于表达自己的感受！第四大憾事：我希望能够和朋友多联络！第五
淞竹源·2024-01-17 21:00

近红外光谱分析技术与基于深度学习的化学计量学方法

//讲座内容1、近红外光谱基本理论、近红外光谱仪基本原理2、近红外光谱数据采集方法(样品制备、附件选择)3、近红外光谱预处理方法(去噪、一阶/二阶导数、基线校正等)4、常用化学计量学方法(机器学习、深度学习方法
梦想的初衷~·2024-01-17 19:56

GEE中Sentinel-2数据集区别：COPERNICUS/S2、COPERNICUS/S2_SR、COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED

SR_HARMONIZED，RGB图像如下图：2023年10月L2A,2022年1月25号之后DN值移动了1000：COPERNICUS/S2_SR，RGB图像如下图：2023年10月L1C未经过大气校正
TwcatL_tree·2024-01-17 18:56

使用ChatGPT对进行论文改写与润色

常用指令细微调整文本轻微编辑重写以增强表述清晰度简化句式校正语法和拼写错误提升文本的流畅性和条理性优化词汇使用调整文本风格进行深度编辑全面重构内容二、内容润色告诉ChatGPT:协助优化论文，要求更精确的表述和具体的描述
ai使用测评·2024-01-17 18:55

VCG 基于连通性网格面片聚类

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介这里的思路其实与点云的欧式聚类非常类似，区别在于点云的欧式聚类是通过搜索半径对点云进行聚类，至于基于连通性网格面片聚类则是通过面片的邻近关系对面片进行聚类
大鱼BIGFISH·2024-01-17 17:44
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