kinect三维点云第14页

基于激光+视觉+IMU+RTK的三维重建

CAE320·2022-11-21 11:31

线结构光三维重建法兰盘

线结构光三维重建可以得到法兰盘的三维点云图，进一步的，我们可以对螺纹处的点云数据进行分析，本节主要记录线结构光三维重建的主要步骤及一些问题。

sunrise_someday·2022-11-21 11:08

多视图几何三维重建

像素坐标系之间的转换基于单目视觉的三维重建算法综述SIFT图像匹配算法增量式SFM估计相机运动和三角测量进行重建增量式SFM后的非线性优化算法BundleAdjustment三角化—深度滤波器—单目稠密重建双目立体匹配，SFM和MVS三维点云重建的区别和联系欧拉角一般都是动态定义

daoboker·2022-11-21 10:58

三维点云---BANet(Boundary aware Net)

twn29004·2022-11-21 01:28

深度图补全

微软2010年发布了消费级RGB-D（RGB+depth）相机Kinect1，此后涌现了大量基于RGB-D相机的研究工作，比如用RGB-D相机来进行室内三维重建，比较有名的是KinectFusion、Kintinuous

ccJun-·2022-11-21 00:36

郑武：CIA-SSD：自信的IoU可知的单阶点云物体检测器

随着激光雷达在机器人，无人车的领域的推广应用，三维点云的相关处理技术作为高精地图、高精定位、环境检测等方向的核心模块越来越受到重视。

baobei0112·2022-11-21 00:01

ROS中使用乐视奥比中光（Astra Pro）深度相机显示彩色和深度图像

环境UbuntuROSKinectorMelodic奥比中光ROS驱动包安装地址：https://github.com/orbbec/ros_astra_camera1.安装ROS2.安装依赖sudoaptinstallros

C_GH·2022-11-20 18:31

[CVPR 2020] RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架（已开源）

https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/104765700

jack_201316888·2022-11-20 14:28

【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（一）：数据处理

三维投影算法主要思想是用激光雷达点云的鸟瞰图（BEV）和前视图（FV）作为模型输入，将三维点云转换为二维图片，早期工作开始于2017年的MV3D。

Coding的叶子·2022-11-20 14:58

【论文笔记】MV3D：Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving

我们用一个紧凑的多视图表示来编码稀疏的三维点云。该网络由两个子网络组成:一个用于三维物体建议生成，另一个用于多视图特征融合。提案网络从三维点云的鸟瞰图表示中有效地生成三维候选框。

虎克船长AL·2022-11-20 13:59

RGBD相机总结

一、RGBD相机1.kinect2.realsense3.奥比中光4.PMDpmdtechnologiesag–pmd3DSensingFamilyhttps://3d.pmdtec.com/en/3d-cameras

不解不惑·2022-11-20 07:43

2D图像/3D LiDAR/深度学习算法在路面检测中的应用综述

本文首先介绍了用于2D和3D道路数据采集的传感系统，包括摄像机、激光扫描仪和微软Kinect。随后，对SoTA计算机视觉算法进行了全面深入的综述，包括:(1)经典的2D图像处

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-11-20 07:09

3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes翻译

随着最近廉价2.5D深度传感器（例如MicrosoftKinect）的出现，在循环中拥有强大的3D形状表示变得越来越重要。

Looho_·2022-11-20 06:54

#Easy Handeye配置

一，配置环境硬件：UR5工业机器人KinectV21.ROS安装参考https://blog.csdn.net/qq_32618327/article/details/897363142.ROS创建工作空间

最爱那个微笑的麦蒂·2022-11-19 17:18

三维点云24篇精选论文

三维点云是最重要的三维数据表达方式之一，SLAM、三维重建、机器人感知等多个领域，点云都是最简单、最普通的表达方式。

深蓝学院·2022-11-19 15:07

ICP算法思想与推导详解——什么东西“最近点”，又“迭代”了什么？

相机在运动过程中，不同时刻对同一物体获取的三维点云信息是不同的。此时我们可以通过点云的对应点在两个时刻间差异来计算相机位姿的改变。对位姿、相机模型等不了解的可以去看我的VSLAM笔记-相机模型。

青蛙球·2022-11-19 14:09

PointPillars理解

点云学习系列文章目录PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds文章目录点云学习系列文章目录前言PointPillars网络将三维点云划分为一簇簇柱

水中月|温酒·2022-11-19 13:59

Azure kinect （四）opencv显示与人体跟踪器运行错误（持续更新中）

运行代码时发现这样一个问题，待解决！#include#include#include#includ

寻宇觅宙·2022-11-19 13:51

Azure kinect （五）人体跟踪器报错解决，第一次成功运行（持续更新中）

上节说到，报以下的错误，以下提供两种解决方式，如有疑问，希望大家及时提出方式1：将AzureKinectBodyTrackingSDK\tools文件夹下的dnn_model_2_0_lite_op11

寻宇觅宙·2022-11-19 13:51

Azure kinect （一）SDK安装

关于Azurekinect介绍AzureKinect是一个先进的空间计算开发人员工具包，具有先进的计算机视觉和语音模型、高级AI传感器，以及可连接到Azure认知服务的一系列功能强大的SDK。

寻宇觅宙·2022-11-19 13:21

Azure kinect （二）项目创建和环境配置

在此之前，你需要安装MicrosoftVisualStudio，本人先使用的是2019版本，后转用2022版本，如版本问题对项目创建和环境配置产生影响，欢迎咨询。新建一个C++空项目创建完成后，将是以下界面，已经熟悉VisualStudio的朋友们可跳过，右键项目，进入属性设置

寻宇觅宙·2022-11-19 13:21

V-rep机器人仿真(Win10)：UR5+RG2+Kinect+YOLOV3+DDPG+Pytorch(第一部分：Vrep基本操作)

实验涉及的内容有：V-rep机器人仿真，YOLOV3图像识别，强化学习DDPG，UR5机械臂及RG2机械手，Kinect摄像头。

Ianlande·2022-11-19 08:20

V-rep机器人仿真(Win10)：UR5+RG2+Kinect+YOLOV3+DDPG+Pytorch(第二部分：Vrep与python的联调)

实验涉及的内容有：V-rep机器人仿真，YOLOV3图像识别，强化学习DDPG，UR5机械臂及RG2机械手，Kinect摄像头。

Ianlande·2022-11-19 08:20

相机标定-kinectv1外参标定（epnp）

kinectv1外参标定（Opencv的epnp）说明一、标定需求二、相机介绍三、内参标定四、标定方法1、原理及实用相关文章2、opencv中的pnp标定函数solvepnp五、标定实验1、点的选取2、

偃师千乘·2022-11-19 07:53

NTU RGB+D 120 划分训练集和测试集，生成标签文件。

每个数据集由三台KinectV2摄像机同时捕获。原文名称NTURGB+D120:ALarge-ScaleBenchmarkfor3DHumanActivityUnderstandin

Ai0023·2022-11-19 05:55

python点云数据处理_python处理点云数据并生成三维点云模型

1.python代码：1importnumpyasnp2importmatplotlib.pyplotasplt3frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D4#f=open('pointcloud.txt','r')5f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r')6point=f.read()7f.close()8l

weixin_42519772·2022-11-19 03:01

Python+Pytorch三维点云可视化

1、批量处理txt文件importnumpyasnpf_path=r'C:\Users\Admin\Desktop\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal_new\00000001\10.txt'withopen(f_path)asf:contents=f.read()'''print(contents)'''print(typ

马少爷·2022-11-19 03:49

将激光点云数据投影到二维图像及对三维点云上色

最近在做一些毕设的东西，做到这里写个笔记记录以下，也为大家提供一点参考。本次所用的数据是16线的激光点云数据和1080p的usb图像信息，内容涉及到标定，投影两个部分，参考网上大部分都是ros下方进行进一步开发，这里写一个不一样的。1、相机和激光雷达标定相机和激光雷达标定使用的是autoware的标定包。需要标定的话可以参考大佬们的博客，内容相差不大，里面有工具安装步骤和标定方法。https://

波波秀·2022-11-16 17:08

Deep Projective 3D Semantic Segmentation

DeepProjective3DSemanticSegmentation原文：https://arxiv.org/abs/1705.03428深度投影3D语义分割摘要三维点云的语义分割是许多现实应用中的一个具有挑战性的问题

没有B树·2022-11-10 12:56

利用图像辅助三维点云分析的训练新范式

尽管三维点云分析在近年来取得了良好的发展，但由于点云其本身往往是无序、无纹理以及稀疏的存在，故基于单模态的点云分析正逐渐走向瓶颈。

TechBeat人工智能社区·2022-11-10 12:24

CloudCompare的介绍

CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】。

Being_young·2022-11-10 11:38

【点云上采样】三维点云特征上采样

三维点云上采样理论上也可以通过这个方法来进行。这些上采样的方法均是增加点的数量。但三维空间中点的分布并不是很均匀，不便于定义插值点的位置。

Coding的叶子·2022-11-08 10:18

自动驾驶数据集盘点 | 小马数据

这种方法产生的三维点云要比Velodyne产生点云更精确、更稠密。在采集车车顶上安装有标定好的高分辨率相机以每一米一帧的速率同步记录采集车周围的场景。

小马数据·2022-11-06 07:28

点云分割模型的训练, 基于ROS和Caffe的推理

三维点云目标检测深度学习三维点云模型推理,为啥需要学习三维点云,因为可用很好探测三维空间,特别是自动驾驶领域越来越多,为啥又需要深度学习三维点云,可以更好的分类,基于SVM等点云分类方法,也许只能达到80%

SensorFusion·2022-11-04 06:34

Apollo 6.0点云检测模型的训练, 基于TensorRT和ROS的推理

Apollo6.0点云模型的训练,基于ROS和TensorRT进行推理三维点云目标检测深度学习三维点云模型推理,为啥需要学习三维点云,因为可用很好探测三维空间,特别是自动驾驶领域越来越多,为啥又需要深度学习三维点云

SensorFusion·2022-11-04 06:34

点云数据pcd文件简介

三维点云数据简介1什么是点云数据2点云数据格式——PCD文件2.1下面介绍该文件每行具体所代表的含义：3总结1什么是点云数据点云数据是指在一个三维坐标系中的一组向量的集合。

袋袋成仙·2022-11-03 13:00

【三维目标检测】VoxelNet（二）：数据处理

本节主要介绍VoxelNet的数据处理部分，数据下载及预处理部分请参考：三维点云目标检测—VoxelNet详解crop.py（一）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。

Coding的叶子·2022-11-01 16:18

【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习

更新完成的部分可以在三维点云专栏中查看。

Coding的叶子·2022-11-01 16:17

三维点云课程（六）——三维目标检测

目录1.图像目标检测1.1评价检测好坏1.2物体检测的方法1.2.1Two-Stage1.2.2One-Stage2.点云目标检测2.1VoxelNet2.2PointPillars2.3Point-wiseoperation2.3.1PointRCNN2.4VisonFusion2.4.1FrustumPointNet2.4.2PointPainting1.图像目标检测长方体表示：长宽高、中心点

桦树无泪·2022-11-01 16:16

FCGF论文阅读笔记

FCGF论文阅读笔记0.Abstract从三维点云或者扫描帧中提取出几何特征是许多任务例如配准，场景重建等的第一步。

Codefmeister·2022-10-24 07:52

apollo7.0------浅谈激光雷达运动补偿(一)

0.简介：激光雷达帧率一般为10hz,也就是100ms一帧，在车辆高速行驶或者转弯时，一帧点云中的点并不是同一个坐标系下获得的测量结果，对于同一个目标在三维点云中就会出现畸变，这时要想获得精确的测量，就需要对点云做运动补偿

龙性的腾飞·2022-10-22 14:07

RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 学习笔记

这篇paper的目的：为了解决随机采样带来的弊端，提出局部特征聚合模型（localfeatureaggregationmodule）Abstract我们研究了大规模三维点云的有效语义分割问题。

Enzo 想砸电脑·2022-10-20 23:10

运动规划和SLAM什么关系？

其实在企业里，SLAM算法工程师、运动规划工程师通常是相对独立的岗位，SLAM技术通常可以得到稀疏的定位地图，结合后处理可以得到稠密的三维点云地图。

计算机视觉life·2022-10-20 22:37

机器人核心技术运动规划：让机器人想去哪就去哪