PCL-点云处理第9页

OPEN3D（python）学习笔记-1.2 体素下采样

它通常用作多点云处理任务的预处理步骤。该算法分为两步操作:1.点被储存到体素中。2.每个被占用的体素通过平均内部所有点而生成一个点。

qq_24219039·2022-12-01 01:10

点云体素下采样(抽稀)（附open3d python代码）

它通常用作多点云处理任务的预处理步骤。该算法分为两步操作:1.点被储存到体素中。2.每个被占用的体素通过平均内部所有点的坐标而生成一个点。

点云处理·2022-12-01 01:07

python open3d点云可视化（本节会根据实际所用持续更新）

现在，为了提高代码编写效率，暂时使用open3d作为点云处理的基本工具。这个主要在于open3d安装比较简单，第一章里已经有介绍过。

Coding的叶子·2022-11-30 21:25

PCL点云处理之法向量计算与显示（三十六）

PCL点云处理之法向量计算与显示（三十六）一、点云法向量？二、实验步骤1.代码2.效果总结一、点云法向量？法向量是点云的一个重要特征，在区域生长中可以作为生长条件，得到平面。

点云学徒·2022-11-30 14:48

【点云处理】点云法向量估计及其加速(2)

在上一篇文章【点云处理】点云法向量估计及其加速(1)中我们为点云表面法线计算作了理论铺垫，从这一篇开始结合示例代码实际体验点云法线的计算过程，以及在加速方面进行一些尝试。

昌山小屋·2022-11-30 14:16

【点云处理】点云法向量估计及其加速(3)

接上篇【点云处理】点云法向量估计及其加速(2)。在上一篇文章中，我们直接使用pcl的NormalEstimation和NormalEstimationOMP来计算点云表面法向量都存在明显的效率问题。

昌山小屋·2022-11-30 14:16

LiDAR点云处理软件

转自https://www.cnblogs.com/l-kong/1、主要介绍当前主流的激光雷达数据处理库、开源软件、商业软件等。英文主页：http://opentopo.sdsc.edu/tools/listTools2、日期工具名称工具类型关键词评分2017年1月12日planlauf/地形说明：planlauf/TERRAIN是Windows7/8/10易于使用的应用程序，可视化数字高程模型

weixin_30640291·2022-11-30 07:29

建筑物面片分割实验之RANSAC（实验一）

RANSAC进行建筑物面片分割实验实验背景建筑点云处理流程RANSAC思想实验代码实验结果实验分析注意事项实验背景建筑点云处理流程在关于建筑物点云处理方面，一般流程都是：1、从原始点云中分类得到完整建筑物点云

点云学徒·2022-11-29 23:31

复现pointnet++在windows10+pytorch1.x上的分类，来自课程白勇老师的点云处理精讲

1序言未设置虚拟机和linux环境，使用了anaconda创建python环境，根据白勇老师的课程进行学习，本人之前未系统学过python，边摸索边学习。后面发现白老师给的代码和视频有一些差别，当然python厉害的同学一眼就能看到，我这个菜鸡记录下来自己复习和学习。2，配置环境Anaconda+PycharmCuda10.2Cudnn（我是默认的安装）Python3.73准备工作3.1打开Ann

JJC妖妖君·2022-11-29 19:47

【点云处理】点云法向量估计及其加速(5)

在上一篇文章【点云处理】点云法向量估计及其加速(4)中我们尝试对pcl自带的KDTree的k近邻搜索过程使用OpenMP加速，效果比较明显，有将近1倍的提速。

昌山小屋·2022-11-28 16:34

点云配准——经典配准算法及配准效果对比

3D点云配准是是点云处理技术的一个重要组成部分。如何使点云配准方法更加快速准确已成为

窕荚·2022-11-28 12:25

点云处理学习笔记（五）-- 特征描述子 PPF、PFH及FPFH

一、特征描述子从三维场景中提取物体的基本思路是：先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点-点的匹配。对于缺乏表面纹理，局部曲率变化很小，或点云本身就很系数的物体，采用局部特征描述子很难有效的提取到匹配对。1）PPF特征描述子PointPairFeature特征描述算子其算法思想如下：1.PPF的特征为[d,,,]；2.针对目标点云，在两两之间构造点对

ParzivalEdison·2022-11-28 00:13

RandLa-Net学习笔记

但是，作者在论文中只讲述了如何搭建模型和为什么要选择随机下采样，这对分析和理解整个点云处理过程是不够的。

正在学习的浅语·2022-11-27 23:46

python 点云处理稀疏_基于VSLAM的3D稀疏点云到2D栅格图的实现方法与流程

本发明属于计算机视觉和移动机器人导航领域，涉及一种基于视觉slam生成的3d稀疏点云到2d栅格图的实现方法。背景技术：：同时定位与地图构建(slam)是机器人自主导航的一个重要研究领域。它是机器人搭载特定传感器，在没有环境先验信息情况下移动，构建环境地图，同时估计自己运动的过程。slam技术在室内移动机器人、自动驾驶、增强现实(ar)等领域应用明显。室内移动机器人的出现，为物流运输、仓储盘点、港口

weixin_39590601·2022-11-27 20:44

halcon 点云处理_Halcon三维测量(4):点云图转深度图+点云滤波(补洞)+断线拟合

对于三维测量的套路，都是将图像转成二维进行测量和处理我仍然以这个开关检测项目为例，开关点云有x,y,z，三个空间坐标如果对这个三维点云直接处理，有一个思路我提供给大家，将点云模型完全调平，然后针对x,y,z其中一个坐标进行测量，其实这种思路也是将三维图转为平面。一.点云图转深度图+点云滤波本篇着重讲解如何将点云模型转为深度图的思路。1.将点云模型拆分成x,y,z三个数组，这里的数据可以自动清空，具

weixin_39615808·2022-11-27 20:44

【点云处理技术之PCL】range image——提取深度图像的边界并可视化

有三种不同的边界：objectborders：目标最外层的边界veilpoints：障碍物边界和阴影边界之间的插值点shadowborder：与遮挡相邻的背景点三种边界的示意图如下：#include#include#include#include#include#include#include#include//forgetFilenameWithoutExtensiontypedefpcl::P

非晚非晚·2022-11-27 20:11

3D点云处理：基于深度图的点云边缘提取_2

文章目录0.效果1.基本内容1.1边缘提取流程1.2问题说明2.代码实现3.参考0.效果1.基本内容通过提取深度图的边缘，再通过相机参数将其转换为点云，得到效果应该可以满足工业中的使用，并且相较直接在点云上处理，节拍更快。其基本内容是通过计算深度图的梯度，再根据计算的梯度图像过滤边缘信息，最终得到点云边缘。1.1边缘提取流程根据各自相机采集的深度图深度进行梯度(x方向和y方向)计算，取绝对值；有的

让让布吉·2022-11-27 20:10

3D点云处理：边缘检测_3 Novel algorithms for 3D surface point cloud boundary detection

文章目录1.基本内容2.代码实现(如果有兴趣可以一起探讨)3.参考1.基本内容问题：按照论文中连接点的方法，在2D中测试并没有成功，不太确定哪里除了问题，下图为测试结果，并附上测试代码(未整理)2.代码实现(如果有兴趣可以一起探讨)#pragmaonce#include"AlogLibrary_global.h"#include#include#include#includeclassALOGLI

让让布吉·2022-11-27 20:10

点云处理——将激光雷达数据投影到二维图像

编辑丨3D视觉开发者社区“前视图”投影为了将激光雷达传感器的“前视图”展平为2D图像，必须将3D空间中的点投影到可以展开的圆柱形表面上，以形成平面。本文代码参考自论文《VehicleDetectionfrom3DLidarUsingFullyConvolutionalNetwork》论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.07916.pdf#h_res=horizontal

Tom Hardy·2022-11-27 11:24

从原理到实现 | 如何通过球面投影将点云转换为Range图像

前言将3维激光点云通过球面投影（SphericalProjection）转换为2维距离图像（RangeImages），是自动驾驶应用场景中一种非常常见的点云处理方式。

自动驾驶之心·2022-11-27 11:19

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第一节点云数据的读取与可视化

本节将介绍采用Python语言的点云处理技术-Open3D开源库：支持点云的读写、可视化、重建和配准等处理、3D机器学习等Open3D第一节核心功能如下：3Ddatastructures3DdataprocessingalgorithmsScenereconstructionSurfacealignment3DvisualizationPhysicallybasedrendering

地理空间科学·2022-11-27 10:40

实时车载激光雷达感知的点云深度学习

又来卷这个了，此次调查了神经网络中使用的计算表示与其性能特征之间的关系，提出了现代深度神经网络中用于3D点云处理的LiDAR点云表示的新计算分类法。

tt姐whaosoft·2022-11-27 03:26

python 点云配准_点云的全局配准

点云配准就是将当前点云匹配进行变换使其和目标点云匹配上.先推荐一个python的点云处理库：opend3d.什么时候需要全局配准？

weixin_39883286·2022-11-27 02:25

17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……

以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技

一点人工一点智能·2022-11-26 10:35

IROS2022 | 雪天环境的激光点云处理

原文：LiSnowNet:Real-timeSnowRemovalforLiDARPointCloud作者：Ming-YuanYu,RamVasudevan,andMatthewJohnson-Roberson会议：IROS2022激光雷达是一种主动传感器，其发射的脉冲光波后利用返回的脉冲计算其与周围物体之间的距离。这种特性，使得激光雷达无论在白天还是夜间，都可以对周围的场景进行详细的3D测量。在

一点人工一点智能·2022-11-26 10:26

【PCL学习笔记】点云处理常用的库和API（PCL库+Eigen）

最近开始学习点云处理，发现要使用的PCL库和Eigen库有很多API都没不懂，现在边啃边记录一下。

Will_Ye·2022-11-25 14:47

ransac点云分割matlab代码,PCL—点云分割（RanSaC）低层次点云处理

博客转载自：http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/78131318点云分割点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现

荣耀张大仙mkq0~·2022-11-25 08:14

opencv中ArUco模块实践（1）

论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。

Being_young·2022-11-25 05:32

mlcc激光雷达与相机外参标定初体验

论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。

Being_young·2022-11-25 04:40

基于目标的激光雷达与相机外参标定方法汇总

公众号致力于分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章与技术，欢迎各位加入我们，一起每交流一起进步,有兴趣的可联系微信：920177957（请务必按照文章尾部要求备注添加，否则不予通过）。

Being_young·2022-11-25 04:40

点云表面积, 体积计算

可以对闭合的点云表面进行表面积和体积计算；其实不闭合的也挺简单，做三维重建，然后把点云处理成闭合的，就可以计算体积和表面积了#coding:utf-8importopen3daso3dprint("绘制立方体

点云处理·2022-11-25 04:33

SSPU-Net

所以，有必要对稀疏点云进行上采样，以生成稠密完整的点云，从而方便后续的点云处理任务

Yore_·2022-11-24 19:02

极智开发 | vs2019 pcl 点云处理开发环境搭建教程

本文详细记录了在win10下vs2019+pcl3D点云处理开发环境搭建方法。

极智视界·2022-11-24 12:18

论文解读PointNet（用于点云处理的深度学习框架）

随着最近几年神经网络在CV、NPL等领域取得重大的成果，因此就有学者希望将神经网络应用于3D任务中。在这篇文章（PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation）出现之前，一般在3D任务中用的最多的数据格式是3D体素(3Dvoxelgrids)以及多视角投影，因为3D体素数据格式可以直接用过3D卷积处理数据，多视角

Hunter_pcx·2022-11-24 01:34

【完整教程】在win10平台下使用d435i深度相机读取数据并保存到本地，以便进行后续3D点云处理

1下载RealSenseSDK2.0进入网址：RealSenseSDK2.0直接拉到网站最下端，在Asset下可以看到很多exe可执行软件，由于我的电脑是win10，所以选择第三个。说句题外话，鄙人曾经考英语六级时记得Asset专门指不动资产，没错，就是房子！下载完成后文件夹内有如下图所示软件，直接安装即可。安装完成后，在PC上添加环境变量！结果如下图所示。2测试RealSensed435i打开R

布里楸楸迪布利多·2022-11-23 11:56

PointNet++三维点云处理精讲(TensorFlow版)：论文复现+代码详解

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30462三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。PointNet++是点云深度学习处理方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。PointNet++

bai666ai·2022-11-23 10:33

PointNet++三维点云处理精讲(PyTorch版)：论文复现+代码详解

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30428三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。PointNet++是点云深度学习处理方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。本课程对PyTorc

bai666ai·2022-11-23 10:32

三维点云处理论文阅读--1-LOAM

LOAM（LidarOdometryandMappinginReal-time，2014）该论文是Lidar3DSLAM的经典之作，作者将复杂的SLAM问题分为两个部分：1.高频但低精度的运动估计；2.低频但高精度的环境建图，巧妙地解决了实时性的难题。一种odometry算法估计激光雷达的速度并校正点云中的失真，然后一种mapping算法匹配并对齐（registers）点云来创建地图。两种算法的结

长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:57

三维点云处理学习笔记-1-PCA&&kPCA

PCA的用途：1、降维Dimensionalityruduction2、Surfacenormalestimation3、Canonicalorientation典型方向4、Keypointdetection5、特征描述准备知识1、SVD（SingularValueDecomposition）2、SpectralTheorem（谱定理）对于一个N维空间的对称矩阵A（symmetricmatrixA

长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:27

三维视觉和三维点云基础概念

_空间三维点云处理（深度学习方法）综述_jcsm__的博客-CSDN博客_三维点

爱发呆的WWT·2022-11-22 01:32

点云处理：bin二进制文件转pcd文件

一、二进制文件说明点云数据以浮点二进制文件格式存储，每行包含8个数据，每个数据由四位十六进制数表示（浮点数），每个数据通过空格隔开。一个点云数据由四个浮点数数据构成，分别表示点云的x、y、z、r（强度or反射值），点云的存储方式如下表所示：即每行包含两点的XYZI，那么只需要对一个点赋值对应的XYZI值，并将该点压入点云中即可。二、代码#include#include#include#includ

爱学习的岳岳·2022-11-21 15:32

点云处理：PointNet分割任务

项目说明①数据集本次用到的数据集是ShapeNet（16881个形状，50种零件）储存格式是.h5文件。 .h5储存的key值分别为： 1、data：这一份数据中所有点的xyz坐标， 2、label：这一份数据所属类别，如airplane等， 3、pid：这一份数据中所有点所属的类型，如这一份数据属airplane类，则它包含的所有点的类型有机翼、机身等类型。!un

从心吖·2022-11-21 15:01

3D点云处理：点云边缘提取_1

文章目录0.效果1.PCL中点云边缘提取算法原理1.1操作说明1.2优化方法2.优化后的代码实现3.参考0.效果对pcl中的源码进行优化，对比结果如下：1.PCL中点云边缘提取算法原理PCL中点云边缘提取的方法来源DetectingHolesinPointSetSurfaces论文，名为AngleCriterion，简称AC。1.1操作说明通过knn确定最近点：目前并没有采用pcl提供的kdtre

让让布吉·2022-11-21 15:57

3D点云处理：关键点

文章目录1.关键点基本内容2.pcl已实现的关键点检测算法2.1pcl内部检测算子2.2pcl实现3.参考1.关键点基本内容参考：《点云库PCL从入门到精通》目的：减少特征提取是的搜索空间；关键点提取过程中的要求：需要考虑边缘与物体表面变换信息；在不同视角下，关键点的位置需要稳定且重复的检测到；关键点所在所在的位置需要有稳定的支持区域，可以计算描述子和进行唯一的估计法向量；关键点提取步骤：深度图边

让让布吉·2022-11-21 15:56

3D点云处理：数据集生成点云

文章目录点云结果1.数据集2.生成点云2.1生成点云代码点云结果生成的点云数据1.数据集数据集来源：T-LESS。下载的数据分别是itodd_test_all和tless_test_primesense_all。2.生成点云通过文件夹中的“scene_camera.json”获取相机内参，并通过C++\Opencv加载图像，使用Pcl生成点云。注意：图像的格式为32位的tif格式，需要正确使用Op

让让布吉·2022-11-21 15:20

点云滤波处理

通常点云处理过程中的第一个步骤也就是滤波，才能更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等处理过程。

开山还兰·2022-11-21 08:57

点云处理之点云滤波去噪

点云滤波作为常见的点云处理算法，一般是点云处理的第一步，对后续处理有很重要作用。滤波有很多方面也有很多种功能，比如去除噪声点、离群点、点云平滑以及空洞、数据压

SOC罗三炮·2022-11-21 08:26

点云处理，点云滤波，求点云DEM

点云处理，点云滤波，求点云DEM##作业：点云数据预处理软件，具体功能包括：1，数据的自适应导入；2，统计点云的范围、中值、均值、直方图；3，对点云进行滤波，剔除明显的错误噪声点（自己找资料，实现算法）

十八闲客yxg·2022-11-21 08:53

ECCV 2020 3D点云 Point Cloud 文章汇总

一、点云文章资源近年来，对于点云处理的研究越来越火热。

成长的竹子·2022-11-21 03:10

一文尽览 | 首篇Transformer在3D点云中的应用综述（检测/跟踪/分割/降噪/补全）...

NLP和CV的巨大成功激发了研究者对Transformer在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？

自动驾驶之心·2022-11-20 14:13

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