lidar点云畸变校正

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)

2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础，下面针对不同的传感器组合方式进行分析：（1）摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度，但依旧是依靠摄像头数据进行3D目标的检测，受环境及天气状况影响较大；（2）激光雷达和惯性测量单元：利用惯性测量单元可以抵消激光雷达在运动过程中产生的测量
格图素书·2024-01-21 08:57

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准的无纹理堆叠物体 6D 位姿估计（下）

目录4.3点云精配准4.3.1ICP算法原理4.3.2ICP加速方法4.4堆叠物体位姿估计
格图素书·2024-01-21 08:27

咖啡冥想之脱债篇

帮姚老师文字组校正文字，而文字的内容颇为受用，我们不仅要有好的发心，还有学习本领让事实得以呈现，让我对做事有了新的认知，对自己挣钱有很大帮助。
极致践行燕燕·2024-01-21 06:35

毫米波雷达4D点云生成（基于实测数据）

本期文章分享TI毫米波雷达实测4D点云生成的代码，包含距离、速度、水平角度、俯仰角度，可用于日常学习。
调皮连续波（rsp_tiaopige）·2024-01-21 04:50

RF-LIO：面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计（IROS 2021）

RF-LIO:面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计单位：西安交通大学针对问题：实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移提出方法：提出基于自适应的多分辨率RangeImage
Tom Hardy·2024-01-21 04:11

经纬恒润4D成像毫米波雷达亮相 CES 2024

经纬恒润自主研发的4D成像毫米波雷达LRR610，具备48发48收通道，在方位和俯仰向均具有高分辨能力，可以形成丰富的点云信息，甚至可以对目标进行轮廓的点云成像，能够区分、追踪、识别数百个目标。
经纬恒润·2024-01-21 03:55

【唐宇迪 深度学习-3D点云实战系列】学习笔记

课程目录如下：https://download.csdn.net/learn/35500/529919一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向？
_helen_520·2024-01-21 02:45

看风筝

天空无边无际，一点云影都没有。它们那么自由，那么惬意，让我意识到，东北的春天终于来了。十几年前，娃娃小时，也带他在那个江坝上放过风筝，几块钱的小风筝，很容
铅笔芒种·2024-01-21 01:25

雪

修改后的图片这是在手机上用SNAPSEED修改后的照片，天空好像多一点点层次，水平校正了一下。会不会比原图好一点？？
AAAFansChan·2024-01-20 23:53

3D点云深度学习处理的基本概念

权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化：需要对权重矩阵初始化参数（通常使用随机初始化方法，如正态分布或者均匀分布生成随机数）2.前向传播：前向传播中，模型计算权重矩阵和输入数据的结果，得到输出。3.误差计算：根据模型的输出和标签计算误差。在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的
长安海·2024-01-20 23:24

Stereo Matching (Kitti Benchmark)

在2012的版本中，groundtruth是利用ICP从先后五帧的点云中求得相对pose，和积累得到的点云，利用camera的参数信息反投回图像，再人为的移除镜面反射的区域得到。
国民英雄ququ·2024-01-20 21:16

10X空间转录组数据推断基因拷贝数畸变（copy number aberrations）CNA

在空间转录组之前，我们可以利用单细胞数据进行推断CNA，用到的软件就是inferCNV，至于inferCNV的原理，我们这里就不详细叙说了，大家可以看文章InferCNV:InferringcopynumberalterationsfromtumorsinglecellRNA-Seqdata,其主要是依据基因的表达量及基因在染色体上的位置来进行CNA的判断，本人利用inferCNV在10X空间转录
单细胞空间交响乐·2024-01-20 18:15

实现scan-to-map匹配，使用NDT的C++代码实现（2）

算法原理：ICP：ICP算法通过迭代地匹配两组点云之间最近的点来计算最优
稻壳特筑·2024-01-20 17:01

点云对齐函数icp.align(*result)

icp.align(*result)的含义和用途：icp.align(*result)的返回值：icp.align(*result)的含义和用途：使用PCL（PointCloudLibrary）或类似的库进行点云处理时
稻壳特筑·2024-01-20 17:00

实现scan-to-map匹配，使用ICP的C++代码实现（1）

目录加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。执行ICP匹配。判断是否收敛获取最优位姿。计算匹配误差。输出匹配结果。实现的主要步骤如下：加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。
稻壳特筑·2024-01-20 17:00

遇见他的那天

那一天，学校正在召开期中动员会，他正坐隔着我有两三列的我的三点钟方向，那天他正拿着一本东野圭吾《白夜行》看得入迷。
毛毛陪你说三到四·2024-01-20 15:40

在用robosense的rslidar(16线)运行lego-loam遇到的问题总结

在将rslidar通过github上开源的工具包转换成velodyne的点云格式后,运行测试lego-loam时遇到了关于kdtree的报错问提:[pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud
这道题太难了！·2024-01-20 13:27

ros2 基础教程-使用ROS 2进行相机标定

由于摄像头内部和外部的一些原因，摄像头采集的图像常常会发生一定的畸变。如果直接将采集到的图像拿来进行图像处理，会产生很大的问题。为了避免图像数据源造成的误差，需要对摄像头的相关参数进行标定。
小海聊智造·2024-01-20 12:30

【C++PCL】点云处理CPC分割

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！
迅卓科技·2024-01-20 04:06

【C++PCL】点云处理DBSCAN点云聚类分割

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！
迅卓科技·2024-01-20 04:05

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
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