lidar点云畸变校正

学校管理的三大原则

发现榜样，表扬榜样能够很好带动教师团队的发展，树立学校正能量。
71e76170f4ae·2023-12-05 05:14

UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet

摘要https://arxiv.org/abs/2311.15599大核卷积神经网络(ConvNets)最近受到了广泛的研究关注，但存在两个未解决的关键问题需要进一步研究。(1)现有大核ConvNets的架构在很大程度上遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而大核ConvNets的架构设计仍未得到充分解决。(2)随着变压器在多种模式下的主导地位，尚待研究的是，ConvNets是否在视觉以外的
静静AI学堂·2023-12-05 05:37

windows系统远程桌面使用与设置

然后给信息化管理处反馈，被告知：“学校正在逐步完善网络安全防护。”另外被建议说使用windows系统自带的远程桌面。
DFT计算杂谈·2023-12-05 02:56

无人机倾斜摄影测量技术理论基础及原理简述

无人机倾斜摄影技术是通过无人机低空摄影获取高清晰影像数据，通过重建软件生成三维点云与模型，并结合无人机定位信息、相机姿态信息，获得地形、地物等三维坐标值,实现地理空间信息的快速获取，是地理信息测绘领域的一门新兴技术和重要技术手段
哈嗨哈·2023-12-04 16:23

【Altera】Cyclone10 FPGA DDR3使用

目录开发板硬件框图原理图测试工具DDRIP核配置调试及遇到的问题读写仲裁时序问题1.拉高read后，wait一直没反应问题2.DDR校正不过的一个可能性延伸学习开发板Intel官方提供c10的开发套件：
神仙约架·2023-12-04 15:14

pytorch模型训练中的代码调试

1.引入插件importpdbpdb.set_trace()2、保存点云数据3、模型训练大致流程
lock cylinder·2023-12-04 14:03

使用激光雷达（LiDAR）和相机进行3D物体跟踪

使用相机和激光雷达进行时间到碰撞（TTC）计算在我的先前文章中，我介绍了通过检测关键点和匹配描述符进行2D特征跟踪的主题。在本文中，我将利用这些文章中的概念，以及更多的内容，开发一个软件流水线，使用相机和激光雷达测量在3D空间中检测和跟踪对象，并使用两者估计每个时间步长与前方车辆的时间到碰撞（TTC）（如本文开头的GIF所示）。我完成了这个项目，作为我Udacity传感器融合纳米学位课程的一部分。
小北的北·2023-12-04 13:09

我的创作纪念日

完成了OCCT系列专栏点云处理系列专栏…憧憬期望我的分享能帮
醉逍遥_祥·2023-12-04 11:17

偏振成像在机器视觉检测中的优势

在机器视觉中，通过空间校正，线扫偏振相机可以增强难以区分的物体的对比度，探测到双折射、应力、表面粗糙度以及常规成像无法检测到的物理特性。那么什么是偏振呢？今天我们来一起来看看光的第三大特性——偏振。
51camera·2023-12-04 10:38

双远心镜头：让视觉检测更精准、高效！

在做视觉检测时，会遇到无法检测空间物体、无法控制视场变化、无法控制图像扭曲、对比度低、畸变大、反光等问题，这时普通的工业镜头并不能有效地解决问题，这就用到了双远心镜头。
51camera·2023-12-04 10:02

使用OpenMVS重建模型

1、数据格式转换首先将生成的稠密点云以及图片信息转换成openmvs支持的.mvs文件。
谢大旭·2023-12-04 09:30

Python点云处理（九）点云平面分割拟合

目录0简述1RANSAC算法2最小二乘法3PCA算法4结语0简述点云平面拟合是指从点云数据中提取出平面模型的过程。
Auto工程师·2023-12-04 08:39

粒子滤波算法原理及python实现

粒子滤波一、粒子滤波步骤：1、初始状态：用大量粒子模拟X（t），粒子在空间内均匀分布；2、预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；3、校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子
aliwa.·2023-12-04 06:25

8.ROS的TF坐标变换（二）：动态坐标变换、多坐标变换代码讲解（以LIO-SAM为例）

2ROS的多坐标变换及代码解释2.1什么是ROS的多坐标变换2.2发布方代码实现2.3接收方代码实现3LIOSAM中所有的TF坐标变换代码解析3.1后端每预测出一帧激光里程计发送TF信息3.2IMU前端获取lidar
APS2023·2023-12-04 06:17

详细介绍NDT与ICP各自优劣势，以及之间的区别

NDT（NormalDistributionTransform）和ICP（IterativeClosestPoint）都是广泛用于点云配准的算法，它们各有优势和劣势，以及在应用场景上存在一些区别。
不忘初心t·2023-12-04 06:16

Open3d Python实现点云的显示与交互式点选

今天我这儿搬运一下，提供点云显示和交互式点选的代码。以下代码采用open3d0.12.0应该可以直接运行。如果有bug欢迎提出。
微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

读虚舟【复盘】有感：

真正的反省，始于立志一个人真正愿意反省，愿意对自己进行长期校正，慎
284b1f643965·2023-12-03 12:17

高中开学那一天

十五岁，已经是十几年前的事情了，隐约记得我入学的那一天，也是下着绵绵细雨，学校正在修缮道路和操场，搅拌机和挖掘机停放在教学楼的旁边，道路已经被挖成了一条又深又宽的沟，黄色的泥土被雨水淋湿，变成了湿哒哒的黄
芃芃青麦·2023-12-03 11:43

点云笔记01---点云基本概念

一、点云的概念1、点云数据的组成点云是有许多的样本点进行组成的，而每个样本点是由一个六列一行的矩阵进行构成的。六列的数据为x、y、z、Nx、Ny、Nz（三组法向量）组成。
小西程序员之路·2023-12-03 00:30

点云数据处理

拿到点云数据后，一般做如下处理：PCL中提供的典型滤波器：直通滤波器体素滤波器统计滤波器半径滤波器条件滤波器模型滤波器投影滤波器索引滤波器高斯滤波双边滤波中值滤波需要点云滤波处理的情况：1.点云数据的密度不规则
风不息,战斗不止·2023-12-03 00:30

激光slam学习笔记2--激光点云数据结构特点可视化查看

背景：不同厂商的激光点云结果存在一定差异，比如有些只有xyz，有些包含其他，如反光率、时间戳、ring等。
鸿_H·2023-12-03 00:58

几种常见的点云格式数据解析与在线预览

什么是点云？点云格式是用来存储和传输点云数据的文件格式，其中包含了点的坐标和属性等信息。
wangming100·2023-12-03 00:27

干货|手机摄影技巧

首先我们来认识手机的相机1.了解镜头的特点：手机的镜头和相机不一样，手机是偏向于一个广角镜头，这样的镜头拍摄近景的人物是不太好看的，而且四周也容易产生畸变。手机更适合拍摄环境人像、风光照。
七秒记忆Ja·2023-12-03 00:17

【学习笔记】：PointNet的补充材料

1.比较PointNet与VoxNet的网络：使用两个网络处理缺失点云数据，测试鲁棒性，划分相同的数据集，以1024个点作为输入。
喝鸡汤·2023-12-02 20:14

图神经网络处理 图片数据

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。
mingqian_chu·2023-12-02 20:35

【练字Day104】万步有约

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App今天是我把时间安排最好的一次，在学校完成每天一页纸的书法班练习，完成学校正楷的作业，晚上练瑜伽，练完瑜伽回来练每天的文素，9点半多一点就全部完成了
lW平淡是真·2023-12-02 20:44

python遥感影像强制重采样，gdal不同坐标系的影像如何强行校正，ArcGIS投影栅格失败如何进行栅格转投影

问题1：我们在进行遥感影像处理的时候，有的时候会发现两个影像的行列数不一致，从而导致无法进行运算（像计算NDVI这种需要用到矩阵运算的，都必须保持相同的行列数），这时候就需要进行重采样将两景影像的行列数保持一致。问题2：有的时候，也会遇到这样的问题，同一区域的两景影像，坐标系不一致，比如一个坐标系是WGS84的，另一个坐标系是CGCS2000的，而在arcgis中没办法实现二者的转换。因为CGCS
persist_ence·2023-12-02 18:32

点云传统配准算法 粗略大概

点云配准就是找到变换矩阵TTT。点云配准一般分为两步：粗配准+细配准。FCR（fastglobalregistration）还是建立在特征匹配的基础上的。特征用的是FPFH。
ouger爱编程·2023-12-02 18:32

视觉测量—相机标定

1、标定原因在视觉测量过程中，为确定空间物体特征点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立建立相机成像几何模型并矫正透镜畸变，几何模型参数可以认为是相机参数，相机标定就是准确获得相机参数的过程
Mr. a zhen·2023-12-02 16:26

我们的期待是商人的仁慈吗？

他又说推拉没有用2.名间腰病大师：医院Cd图片发给他，对面说可以治，推拉校正，1-3次，腰部错位，怎么方法..怎么做就可以。她很推崇大师的认为要对口，找对人很重要。
阿兵IP修行圈·2023-12-02 16:39

借鉴halcon中inspect_3d_surface_intersections.hdev示例

简单看下halcon的实现过程二、halcon思路1、读入图片2、生成点云模型，将点云三角化3、生成平面4、求这个模型与平面的交线，生成一个轮廓用pcl和vtk实现的效果主要参考以下博主的文章内容来实现的鞋
WangSaLe·2023-12-02 11:11

FlowJo软件的简单介绍 掌控流式细胞分析的科技巨匠 FlowJo10

FlowJo10forMac是一款强大的流式细胞数据分析软件，具有以下功能：数据导入与预处理：FlowJo10可以轻松导入各种类型的流式细胞数据，并对数据进行预处理，包括去噪、背景校正等，以确保数据的准确性和可靠性
Someone_sky·2023-12-02 11:11

[论文精读]利用大语言模型对扩散模型进行自我修正

作者提出了自我校正语言模型控制扩散(SLD)框架,它可以自动迭代地纠正不准确之
Garry1248·2023-12-02 10:09

泊车功能专题介绍 ———— 汽车全景影像监测系统性能要求及试验方法（国标未公布）

文章目录术语和定义一般要求功能要求故障指示性能要求响应时间图像时延单视图视野范围平面拼接视图视野平面拼接效果总体要求行列畸变拼接错位及拼接无效区域试验方法环境条件仪器和设备车辆条件系统响应时间试验图像时延试验单视图视野范围试验平面拼接视图视野试验平面拼接效果试验试验准备视图采集行列畸变评价拼接错位和拼接无效区域评价拼接错位计算拼接无效区域及占比计算术语和定义
小趴菜_自动驾驶搬砖人·2023-12-02 07:52

[论文阅读]Sparse Fuse Dense

论文提出了一种名为SFD（SparseFuseDense）的新型多模态框架，以提高基于激光雷达（LiDAR）的三维目标检测性能。SFD框架主要包括三个部分：激光雷达数据流
一朵小红花HH·2023-12-02 07:39

2021.9.6 双减真的减了吗

学生早餐4今天学校正式执行延时服务，二宝没有参加延时，正常时间接，错开高峰期，真是清爽啊！
陪孩子走过小学六年·2023-12-02 06:27

17、神经网络的性能以及那些框架存在的意义

在很多时候，一个神经网络从开始训练到训练完成是要经过很长的时间的，这是因为模型需要不断的校正自己学习到的参数，直到最终loss值降为0。
董董灿是个攻城狮·2023-12-02 06:40

OCR原理解析

目录1.概述2.应用场景3.发展历史4.基于传统算法的OCR技术原理4.1图像预处理4.1.1灰度化4.1.2二值化4.1.3去噪4.1.4倾斜检测与校正4.1.4.2轮廓矫正4.1.5透视矫正4.2版面分析
小小晓晓阳·2023-12-02 05:47

Windows下安装NTP服务器——搭建时间同步服务器

服务器介绍NTP服务器【NetworkTimeProtocol（NTP）】是用来使计算机时间同步化的一种协议，它可以使计算机对其服务器或时钟源（如石英钟，GPS等等)做同步化，它可以提供高精准度的时间校正
微小的xx·2023-12-02 05:15

MATLAB校准磁力计

初识magcal函数语法[A,b,expmfs]=magcal(D)[A,b,expmfs]=magcal(D,fitkind)描述[A，b，expmfs]=magcal（D）返回校正未校准磁力计数据所需的数据
Asakura Taka·2023-12-02 05:42

实践项目汇总

点云凹凸缺陷检测平面点云位姿矫正（纸箱等）圆柱表面凹凸缺陷检测免责声明：文章中引用的图片如有侵权，请联系作者删除。
IVisionNode·2023-12-02 03:00

3D点云处理：点云曲率－主曲率/高斯曲率/平均曲率（附源码）

文章目录0.测试效果1.主曲率|高斯曲率|平均曲率2.代码实现3.参考0.测试效果其他公司通过曲率计算的边缘本文通过曲率过滤的结果(点云数据不太好找)1.主曲率|高斯曲率|平均曲率主曲率在微分几何中，在曲面给定点的两个主曲率
IVisionNode·2023-12-02 03:29

pcl条件滤波器点数说明

问题：使用pcl::ConditionAnd在对点云进行条件滤波时，滤波后的点数与输入点数一致原因：函数setKeepOrganized设置为true，将保留原始点，并将其设置为NaN
IVisionNode·2023-12-02 03:29

点云凹凸缺陷检测 最高层点云 点云聚类

但是，由于噪声的影响，点云的平面度并不好，且横梁边缘处存在连接，如下：基于上述问题，首先需要获取有效点云（最上层横梁点云），之后在进行凹凸缺陷检测。
IVisionNode·2023-12-02 03:29

c++ pcl出现LNK2019 宏定义 PCL_NO_PRECOMPILE

这两个指令通常一起使用，用于控制PCL（点云库）头文件的行为。3.解释#ifdefPCL_NO_PRECOMPIL
IVisionNode·2023-12-02 03:58

深度学习-学习笔记记录

1、点云语义分割方法分类分为5类：点、二维投影、体素、融合、集成2、融合与集成的区别融合：概念：主要是将不同来源、类型的模型，例如深度学习、传统机器学习等，的结果或特征进行结合，以得到一个更好的模型或结果
weixin_40826634·2023-12-02 03:49

Open3D(C++)平面点云凸多边形边界提取

目前网上有很多C++实现的二维凸包代码，但都没有将其具体应用到平面点云的凸多边形边界提取中。因此，本人结合网上现有的参考资料和代码，进行适当的修改，使二维凸包算法能够应用在平面点云凸多边形的提取中。
点云侠·2023-12-02 00:08

Open3D 建筑物点云立面和平面分割提取

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理  在建筑物点云中，立面点和平面点的法向量存在明显的差异，根据法向量在Z方向的分量设置相应得阈值即可实现立面点与平面点的分割。
点云侠·2023-12-02 00:38

点云边缘获取并可视化（附open3d python代码）

通过计算每个点的梯度来找到边缘点，类似图像中找图像轮廓的方法对于简化后续计算步骤，或者提取点云特征都比较有用结果如下图；代码如下：#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportopen3daso3dimporttimeclassEdge3DCentroid
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-12-02 00:37

点云的凹多边形和凸多边形边界获取（附open3d python 代码）

先声明，点云的多边形求取必须在平面点云的基础上进行，可以把点云投影到平面，也可以直接把Z轴全部变为0，或者直接去掉Z轴数据不要来抽取平面点云凸多边形边界：importopen3daso3dimportnumpyasnpfromscipyimportspatialimportmatplotlib.pyplotaspltpcd
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-12-02 00:07
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