4D点云

2021-06-15 C逆序存入数组的元素

缘由编程，逆序存入数组的元素_编程语言-CSDN问答#defineN7main(){staticinta[N]={12,9,16,5,7,2,l},k,s;for(k=0;k4d

智者知已应修善业·2025-03-20 21:11

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。

夏末之花·2025-03-20 00:42

什么是机器视觉3D引导大模型

以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

4D雷达再上热搜！华为/小米上车

而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充；同时，随着4D成像雷达技术的成熟，也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是

高工智能汽车·2025-03-15 07:29

PCL 点云OBB包围盒（二）

文章目录一、简介二、实现步骤二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法，基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体（称为包围盒）来近似地代替复杂的几何对象。（来源于百度）常用的求解包围盒的算法主要有AABB和OOB算法，但AABB算法容易受到物体朝向的影响，产生较大的空隙，因此本文将以OOB算法思想实现最小包围盒的求取。包围盒的应用有很多，如机械上的碰撞测试、物

大鱼BIGFISH·2025-03-15 02:10

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码

代码是一个Python程序，用于处理3D点云数据，特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**：-`numpy`：用于数学运算。-`open3d`：用于处理3D数据和可视化。

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

点云边缘提取及可视化

点云素材：bunny.txt#include#include#includevoidCreateCloudFromTxt(conststd::string&file_path,pcl::PointCloud

Alan Lan·2025-03-14 01:29

Deep Lake：人工智能时代的数据湖

Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持：支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储：以深度学习框架友好的张量格式存储数

开源项目精选·2025-03-13 22:43

C++ 实现 ROS 2 点云欧几里得聚类

C++实现ROS2点云欧几里得聚类在LivoxMid-360采集的sensor_msgs::msg::PointCloud2点云数据上进行欧几里得聚类（EuclideanClusterExtraction

·2025-03-13 20:01

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达

格图素书·2025-03-13 13:08

Vulnhub靶机渗透-DC6

文章目录信息收集渗透信息收集arp-scan└─$sudoarp-scan-l[sudo]passwordforkali:Interface:wlan0,type:EN10MB,MAC:30:03:c8:49:52:4d

山风，·2025-03-13 04:27

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面（抑制噪声）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发（Matlab点云最小二乘法拟合平面（剔除噪声）），我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面，而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点

大鱼BIGFISH·2025-03-13 01:34

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

24年5月，北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

常见的点云数据的获取方式

计算激光脉冲从发射到返回所需的时间，并将其转换为距离，从而生成三维点云数据。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云

我是瓦力·2025-03-12 03:30

点云网络的论文理解（三）-点云网络的优化 PointNet++的总体说明

总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性，理解一下这个，PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小，因为除了pooling之外使用的就只有mlp，之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数，每个的参数可能不同，有正

CUHK-SZ-relu·2025-03-12 03:59

三维错切变换矩阵_齐次空间与仿射变换

齐次空间与仿射变换1.齐次坐标与齐次空间1.1齐次坐标齐次坐标本质上是4D向量（x,y,z,w）,在w=1处的三维空间定义为标准的3D空间，任何齐次坐标转化到标准3D空间坐标点为(x/w.y/w,z/w

瓢咋·2025-03-11 23:58

仿射变换矩阵应用

目录1原理介绍2数学公式推导3计算流程4示例代码仿射变换是计算机视觉、图像处理和点云处理中常用的几何变换之一。它不仅包括旋转和平移，还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。

点云学习·2025-03-11 23:57

PointPillars:数据预处理

在PointPillars算法中，将点云划分为点柱（Pillars）是核心步骤之一，用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示，方便后续2D卷积操作。

壹十壹·2025-03-11 16:55

Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束（ring）是如何分布的

将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束（ring）是从下往上进行递增排序。

壹十壹·2025-03-11 16:25

什么是SaaS化部署

以下是详细解析：核心特点云端托管•软件部署在云端服务器（如AWS、阿里云），用户通过浏览器或API访问。•优势：无需本地硬件投入，降低运维成本。多租户架构（Multi-tenan

LCY133·2025-03-11 11:44

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割

前言PointNet是直接对点云进行处理的，它对输入点云中的每一个点，学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。

一颗小树x·2025-03-11 00:54

计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南

一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代，3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。

紫雾凌寒·2025-03-10 23:19

点云数据处理--splat转3dtiles

文章目录处理流程简介核心功能实现数据读取与格式转换定义Point类数据读取splat转gltf点云数据分割定义四叉树递归生成3dtiles瓦片生成tileset.json递归生成tileset.json

gaohualan·2025-03-10 21:31

机器视觉3D上下料技术上的分析

软件：点云处理（如PCL库）、三维匹配算法（ICP、深

视觉人机器视觉·2025-03-10 19:47

Python库 - Mayavi

Mayavi可以用于绘制各种类型的三维图形，如点云、曲面、体积数据等，并且支持交互式操作。

司南锤·2025-03-09 18:01

点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用

目录前言国内外发展现状（DevelopmentStatusatHomeandAbroad）背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况（OverviewTestArea）2.2背包LiDAR数据采集与处理（BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统

格图素书·2025-03-08 05:56

PCL 生成任意长度的圆柱点云

目录一、概述二、代码实现一、概述二、代码实现#include#include

点云侠'·2025-03-07 19:35

PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、关键函数2.1头文件2.2加载点云数据2.3计算法线2.4拟合圆柱2.5可视化三、完整代码四、结果展示一、概述圆柱的Eigen::VectorXf

点云侠'·2025-03-07 19:34

三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成

三维软件绘制的三维模型导入之后，可以生成点云，用于替代实际的激光扫描过程，当然，主要是用于点云算法的测试和验证，没法真正模拟扫描的效果，因为太过于理想化了。

是刃小木啦~·2025-03-07 09:13

PCL 最小二乘拟合空间曲线

目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创，原文链接。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·2025-03-07 09:10

[自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定

多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系（旋转矩阵RRR和平移向量ttt），将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。

simba丶小小程序猿·2025-03-06 19:15

wynn1123·2025-03-05 15:20

点云处理库

https://github.com/mmolero/awesome-point-cloud-processing

妄想出头的工业炼药师·2025-03-03 00:05

AUTOSAR从入门到精通-4D毫米雷达波

目录前言几个高频面试题目4D毫米波雷达会取代激光雷达吗？

格图素书·2025-03-02 22:50

PCL点云系列之如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据？自动驾驶汽车如何感知周围环境

答案就在于点云的魔力。这些密集的数据点集合通常由LiDAR或深度相机等传感器捕获，构成了机器人、3D建模和自动驾驶汽车等各种应用的支柱。

知识大胖·2025-03-02 05:57

安装Python_PCL点云库

Python_PCL是Python语言的一个点云库，它提供了一组用于处理和分析点云数据的工具和函数。本文将介绍如何安装和配置Python_PCL点云库，并提供相应的源代码示例。

FqLibrary·2025-03-02 05:26

halcon三维点云数据处理（九）create_shape_model_3d_ignore_part_polarity

目录一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码二、代码理解一、create_shape_model_3d_ignore_part_polarity例程代码这个示例程序展示了如何使用基于形状3D匹配来计算瓷砖垫片的3DPose。因为背景是强纹理的，设置’ignore_part_polarity’可以加快查找速度。下面是create_shape_m

mm_exploration·2025-02-28 07:56

halcon三维点云数据处理（二十八）reconstruct_3d_object_model_for_matching

目录一、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第一部分二、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第二部分三、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第三部分四、reconstruct_3d_object_model_for_matching代码第四部分五、reco

mm_exploration·2025-02-28 07:22

GitHub开源数字人项目汇总（2025版）

GitHub开源数字人项目"，涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能，按技术方向分类整理的关键信息：一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能：单张图像生成全身动态数字人，支持3D高斯点云与

xinxiyinhe·2025-02-27 18:30

3DGS（三维高斯散射）与SLAM技术结合的应用

以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析：一、核心融合原理1.3DGS在SLAM中的角色场景表示：替代传统点云或体素地图，通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。

点云SLAM·2025-02-26 23:08

ALOAM代码解析laserMapping（二）

文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6

大山同学·2025-02-26 23:32

点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)

1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。

点云SLAM·2025-02-26 19:07

利用 Open3D 保存并载入相机视角的简单示例

1.前言在使用Open3D进行三维可视化和点云处理时，有时需要将当前的视角（CameraViewpoint）保存下来，以便下次再次打开时能够还原到同样的视角。

微凉的衣柜·2025-02-26 14:57

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

BCPD++算法原理详解一、算法概述BCPD++（BayesianCoherentPointDrift++）是BCPD（BayesianCoherentPointDrift）的增强版本，专为非刚性点云配准设计

点云SLAM·2025-02-26 08:17

点云配准（点云拼接）论文综述

点云配准（点云拼接）论文综述1.引言点云配准（PointCloudRegistration）是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务，其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系，形成完整的场景表示

点云SLAM·2025-02-26 08:47

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

CPD（CoherentPointDrift）非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD（CoherentPointDrift）是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由AndriyMyronenko等人在