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2020-05-05 11:16澳门赌钱 人已围观

简介摘要:写在前面 最近公众号的活动让更多的人加入交流群,尝试提问更多的我问题,群主也在积极的招募更多的小伙伴与我一起分享,能够相互促进。 这里总结群友经常问,经常提的...

  摘要:写在前面 最近公众号的活动让更多的人加入交流群,尝试提问更多的我问题,群主也在积极的招募更多的小伙伴与我一起分享,能够相互促进。 这里总结群友经常问,经常提的两个问题,并给出我的回答: (1)啥时候能出教程,能够讲解PCL中的各种功能? (2)如何解决大规模点云的问题呢? 以下给出正式的解答以及计划阅读全文

  posted @2019-12-09 15:38Being_young 阅读 (747)

  摘要:三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法,这种方法一般般需要提供一个较好的初值,也就是需要粗配准,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优,导致配准失败,往往达不到我们想要的效果。本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来估计阅读全文

  posted @2019-04-14 15:29Being_young 阅读 (1326)

  摘要:pcl_common库包含大多数PCL库使用的公共数据结构和方法。核心数据结构包括PointCloud类和许多用于表示点、表面法线、RGB颜色值、特征描述符等的点类型。它还包含许多用于计算距离/范数、均值和协方差、角度转换、几何变换,等等。这个模块是不依赖其他模块的,所以是可以单独编译成功,单独编译阅读全文

  posted @2018-12-16 13:48Being_young 阅读 (969)

  Efficient Online Segmentation for Sparse 3D Laser Scans-- 在线的稀疏点云分割

  摘要:在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中,在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象,在感知系统中,将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。 在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法。首先是将扫描到的点阅读全文

  posted @2018-11-12 14:31Being_young 阅读 (1423)

  摘要:hi 小伙伴们,人啊,很容易有惰性,很久不跟新了,不做笔记了,如今“良心发现”,毕业之后第一次更新博客。当然还是学习,整合分享给更多的人! 相信关注我博客和微信公众号的人很多都是做点云处理,那么使用的传感器不是激光就是相机,这里将介绍一下双目立体视觉 双目立体视觉,在百度百科里的解释是这样解释的:双阅读全文

  posted @2018-09-15 21:47Being_young 阅读 (1496)

  摘要:(1)关于点云的配准 1.首先给定源点云与目标点云。 2.提取特征确定对应点 3.估计匹配点对应的变换矩阵 4.应用变换矩阵到源点云到目标点云的变换 配准的流程图 通过特征点的匹配步骤 (1)计算源点云与目标点云的关键点 (2)计算关键点的特征描述子(比如:FPFH等等) (3)匹配特征点计算出对应阅读全文

  posted @2018-09-12 16:00Being_young 阅读 (1746)

  摘要:(1)Euclidean分割 欧几里德分割法是最简单的。检查两点之间的距离。如果小于阈值,则两者被认为属于同一簇。它的工作原理就像一个洪水填充算法:在点云中的一个点被“标记”则表示为选择在一个的集群中。然后,它像病毒一样扩散到其他足够近的点,从这些点到更多点,直到没有新的添加为止。这样,就是一个初始阅读全文

  posted @2018-09-12 15:59Being_young 阅读 (4931)

  摘要:这个首先并不是我一边做实验一遍记录的,而是我做完成以后才想起来做个分享的,所以中途遇到的很多问题,并没有来得及记录下来,现在写的这些都是后话了 首先呢!我们不需要在ROS下写halcon的程序也是可以主要就是要添加halcon的库而已,但是我也是找了很长时间,发现其实是有国外的大牛做的类似与cv_阅读全文

  posted @2018-09-12 15:54Being_young 阅读 (986)

  摘要:在PCL的库函数中是有关于深度图到点云数据之间的转化的函数,所以这里首先说清楚深度图像与点云之间的关系, 1.深度图像(depth image)也叫距离影像(range image),是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。获取方法有:激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、阅读全文

  posted @2018-09-12 15:52Being_young 阅读 (2174)

  摘要:Semantic Segmentation ofPoint Clouds using DeepLearning 在计算机视觉中,用3D表示数据变得越来越重要。 近年来,点云已成为3D数据的代表。 点云是一组3D点,它可以有不同的传感器获得,如激光雷达扫描仪。 点云也可以具有每个点的RGB值,这就阅读全文

  posted @2018-09-12 15:51Being_young 阅读 (11958)

  摘要:还是紧接着上一文章的思路继续介绍3D特征点的基本概念问题,还是这个表格: NARF (Normal Aligned Radial Feature) 这是一个局部特征点,NARF功能扩展了SIFT(Lowe)的一些概念。主要的参考文献: Object recognition from local sc阅读全文

  posted @2018-07-22 17:57Being_young 阅读 (1359)

  摘要:很久没有更新相关内容了,很多朋友过来私信我,但由于时间问题,不能一一为大家解答,本人也不是无所不知的大神,还请各位谅解。 本文主要总结PCL中3D特征点的相关内容,该部分内容在PCL库中都是已经集成的在pcl_feature模块中,该模块包含用于点云数据进行3D特征估计的数据结构以及原理机制,3D特阅读全文

  posted @2018-07-22 16:49Being_young 阅读 (3400)

  摘要:对于PCL 库中的各个模块之间是有相互依赖关系的 其中Common模块是最基础的模块,其中是定义各种数据结构的头文件,所以Common这个模块是不需要依赖性响的,但是IO 模块就是需要common和Octree两大模块的支持,这时候应该怎么引用他们的依赖项呢,这里就需要讲解如何让构建静态库与动态库了阅读全文

  posted @2018-05-15 14:23Being_young 阅读 (1268)

  摘要:经常会有有人问到CMake的学习的问题,而且网上也有很多博客是介绍学习CMake 的用法,但是我觉的学习不用这样死板,用到了就顺便学习一下,也就是边做边学,由浅入深,慢慢的就会熟悉了,这个学习的过程中会遇到很多问题,以解决问题的方式驱动自己学习CMake,首先总结一下CMake 的好处,CMake是阅读全文

  posted @2018-05-15 14:12Being_young 阅读 (2899)

  摘要:使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法。但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂。首先,可以使用各种结构来表示3D数据,所述结构包括: 1 体素网格2 点云3 多视图4 深度图 对于多视图和深度图的情况,该问题被转换为在多个图像上使用2D CN阅读全文

  posted @2018-03-13 20:06Being_young 阅读 (6102)

  摘要:接着上一篇的介绍继续 关于在使用readHeader函数读取点云数据头的类型的代码(Read a point cloud data header from a PCD file.) 查看PCD文件里的内容(其实对于如何生成这种高纬度的文件呢?) 另外一种PCD文件的比如VFH的PCD文件 那么接下来阅读全文

  posted @2018-01-15 18:18Being_young 阅读 (2325)

  摘要:FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,它是目前最完整的(近似)最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制,在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn,这些点必须通过以下方式进行预处理,给阅读全文

  posted @2018-01-15 18:17Being_young 阅读 (2610)

  摘要:在过去的这些年里,对二维图像已经有了大量深入的研究,并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素: 1.卷积神经网络。 2.数据 - 大量图像数据可用。 但是对于3D点云,数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理阅读全文

  posted @2018-01-03 11:30Being_young 阅读 (40974)

  摘要:那我们无论在虚拟机还是在双系统的Ubuntu环境下都是一样的安装过程 我们使用快捷键“ctrl+alt+T”,来打开一个命令窗口如下图 比如我们在命令窗口下输入ls 我们会看到在主目录下的所有文件 下图是我插上u盘的界面,点击确定,有时候插上U盘反应比较慢, 如果U盘不显示你可以点击“虚拟机”查看是阅读全文

  posted @2017-05-16 14:51Being_young 阅读 (1499)

  摘要:安装虚拟机 (1) 下载VMware安装(自己百度一下,会有很多可供下载的) (2) 安装方式: 双击,一路点击next,不用更改安装路径(当然你也可以更改),选择安装“典型”即可 接着就有安装成功的提示的页面 然后双击桌面的安装的软件 进入后的界面 选择“创建新的虚拟机” 点击“下一步” 在下一个阅读全文

  posted @2017-05-16 14:49Being_young 阅读 (897)

  摘要:(3)上两篇介绍了关于欧几里德分割,条件分割,最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法,这一篇是关于区域生成的分割法, 区 域生长的基本 思想是: 将具有相似性的像素集合起来构成区域。首先对每个需要分割的区域找出一个种子像素作为生长的起点,然后将种子像素周围邻域中与种子有相同或相似性质的阅读全文

  posted @2017-04-20 16:44Being_young 阅读 (3344)

  摘要:(2)关于上一篇博文中提到的欧几里德分割法称之为标准的距离分离,当然接下来介绍其他的与之相关的延伸出来的聚类的方法,我称之为条件欧几里德聚类法,(是我的个人理解),这个条件的设置是可以由我们自定义的,因为除了距离检查,聚类的点还需要满足一个特殊的自定义的要求,就是以第一个点为标准作为种子点,候选其周阅读全文

  posted @2017-04-20 16:43Being_young 阅读 (3770)

  摘要:基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。 (1)欧几里德算法 具体的实现方法大致是: 因为阅读全文

  posted @2017-04-11 19:57Being_young 阅读 (10097)

  摘要:记录关于我们运行nch 命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理,只有知道它们的数据结构,才能很好的对数据进行处理,我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型,比如下面阅读全文

  posted @2017-04-11 14:33Being_young 阅读 (6442)

  摘要:超体聚类是一种图像的分割方法。 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块。与大部分的分割手段不同,超体聚 类的目的并不是分割出某种特定物体,超体是对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成很多小块,并研究每阅读全文

  posted @2017-04-11 14:23Being_young 阅读 (3420)

  摘要:来自微信公众号的分享 我刚刚开始接触PCL,懂的东西也很少,所以总是出现各种各样的问题,每次遇见问题的时候要查找各种各样的资料,很费时间。所以,今天我把我遇见的常见问题分享给大家,讲解的步骤尽量详细,让和我一样基础差的小伙伴能尽快进入到PCL点云库的学习中,希望能和大家进步。 运行环境:PCL-1.阅读全文

  posted @2017-04-09 19:35Being_young 阅读 (2902)

  摘要:image_encodings.cpp文件是关于图像编码模式的源文件,其中规定了RGB的图像以及深度图的编码模式 该编码文件image_encodings.cpp所依赖的头文件图 命令空间 sensor_msgs::image_encodings 下的函数 Functions Variables 最阅读全文

  posted @2017-04-04 14:50Being_young 阅读 (2110)

  摘要:关于输入一个具体的物体的点云,从场景中找出与该物体点云相匹配的,这种方法可以用来抓取指定的物体等等,具体的代码的解释如下,需要用到的一些基础的知识,在之前的博客中都有提及,其中用到的一些方法可以翻阅前面的博客,当然有问题可以关注公众号,与众多爱好者一起交流 具体的代码实现 可视化特征角点 使用Hou阅读全文

  posted @2017-04-03 12:41Being_young 阅读 (8656)

  摘要:(1) 关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloudpcl::PointXYZ两中数据结构的区别 区别: 那么要实现它们之间的数据转换, 举个例子 程序中红色部分就是一句实现两者之间的数据转化的我们可以看出 那么依照这种的命名风格我们可以查看到更多的关于的阅读全文

  posted @2017-04-03 12:34Being_young 阅读 (19516)

  摘要:在ROS中点云的数据类型 在ROS中表示点云的数据结构有: sensor_msgs::PointCloud sensor_msgs::PointCloud2 pcl::PointCloudT 关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看pcl/Overview阅读全文

  posted @2017-04-02 20:38Being_young 阅读 (18595)

  摘要:最近想使用OpenCV 和ROS实现点云的拼接,实现三维重建,那么在学习了kinect的基本的使用方法以后我们知道,直接使用ROS 的包即可得到点云,深度图,rgb图等信息, roslaunch openni_launch openni.launch(深度图彩色图,还有点云都获取了) rosrun阅读全文

  posted @2017-03-29 14:32Being_young 阅读 (9287)

  摘要:点云分割是根据空间,几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云拥有相似的特征,点云的有效分割往往是许多应用的前提,例如逆向工作,CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割,然后才能更好的进行空洞修复曲面重建,特征描述和提取,进而进行基于3D内容的检索,组合重用等。 案例分析 用一组点云数据做简阅读全文

  posted @2017-03-21 17:58Being_young 阅读 (12797)

  摘要:关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分,所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据,本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的,其中有很多细节如果直接更改源程序,可能会因为数据类型,或者头文件等各种原因编译不过,会导致我们比较难得找出其中的错误,阅读全文

  posted @2017-03-21 17:57Being_young 阅读 (4889)

  摘要:首先我们知道Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主,那么PCL中也是利用这一思想来进行行人阅读全文

  posted @2017-03-21 16:59Being_young 阅读 (4614)

  摘要:(1)下采样 Downsampling 一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提高程序的运阅读全文

  posted @2017-03-21 16:55Being_young 阅读 (11613)

  摘要:平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线,被认为是一种十分重要的性质。常常在被使用在很多计算机视觉的应用里面,比如可以用来推出光源的位置,通过阴影与其他视觉影响,表面法线的问题可以近似化解为切面的问题,这个切面的问阅读全文

  posted @2017-03-21 16:28Being_young 阅读 (7291)

  摘要:PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案。显然,这只能用有序的点云来完成,因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致。例如,如果你从一个传感器Kinect或Xtion的点云,你可以用这个来检索640x480 RGB图像匹配的点云。 就是将点云文件PCD保存成PNG文件,程序如下 那么阅读全文

  posted @2017-03-21 16:26Being_young 阅读 (3545)

  摘要:前不久,谷歌开源的Draco关于点云的编码与压缩的源码,Draco 由谷歌 Chrome 媒体团队设计,旨在大幅加速 3D 数据的编码、传输和解码。因为研发团队的 Chrome 背景,这个开源算法的首要应用对象是浏览器。但既然谷歌把它开源,现在全世界的开发者可以去探索 Draco 在其他场景的应用,阅读全文

  posted @2017-03-20 16:10Being_young 阅读 (1091)

  摘要:(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算阅读全文

  posted @2017-03-20 14:21Being_young 阅读 (14671)

  摘要:在逆向工程,计算机视觉,文物数字化等领域中,由于点云的不完整,旋转错位,平移错位等,使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准,为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标系,将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云,然后就可以方便进行可视化的操作,这就是点云数据的阅读全文

  posted @2017-03-20 14:20Being_young 阅读 (23235)

  摘要:对点云的操作可以直接应用变换矩阵,即旋转,平移,尺度,3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如: 等等模型 在这里直接使用程序开实现一个点云的旋转,新建文件matrix.cpp 编译后我们随便找一个PCD文件查看效果,也可以该程序的参数,查看不同的参数的结果 命令窗口打印的结果 可视化的结果 (2)阅读全文

  posted @2017-03-08 20:20Being_young 阅读 (7844)

  摘要:在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分, (1)用最小二乘法对点云进行平滑处理 新建文件resampling.cpp 结果对比阅读全文

  posted @2017-03-08 20:19Being_young 阅读 (15107)

  摘要:如何从一个深度图像(range image)中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp 编译运行./narf_feature_extraction -m 这将自动生成一个呈矩形的点云,检测的特征点处在角落处,参数-m是必要的,因为矩形周围的区域观测不到,但是属阅读全文

  posted @2017-03-08 20:17Being_young 阅读 (4237)

  摘要:快速点特征直方图(FPFH)描述子 已知点云P中有n个点,那么它的点特征直方图(PFH)的理论计算复杂度是,其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中,密集点云的点特征直方图(PFH)的计算,是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式,称为快速点特征阅读全文

  posted @2017-03-08 20:16Being_young 阅读 (10441)

  摘要:点特征直方图(PFH)描述子 正如点特征表示法所示,表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法。虽然计算非常快速容易,但是无法获得太多信息,因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征。然而大部分场景中包含许多特征点,这些特征点有相同的或者非常相近的特征值,因此采用点特征阅读全文

  posted @2017-03-03 13:54Being_young 阅读 (5668)

  摘要:3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分,点云的识别。分割,重采样,配准曲面重建等处理大部分算法,都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分,一般分为局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法线等几何形状特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都属于3D点云特征描述与提取的范畴,阅读全文

  posted @2017-03-03 13:52Being_young 阅读 (25862)

  摘要:目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术 ,深度图像的边缘检测技术 ,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术,阅读全文

  posted @2017-02-28 15:37Being_young 阅读 (5692)

  摘要:(1)点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。获取方法有:激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光会携带方阅读全文

  posted @2017-02-28 15:37Being_young 阅读 (7530)

  摘要:关键点也称为兴趣点,它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性,区别性的点集,从技术上来说,关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多,与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示,而且不失代表性和描述性,从而加快了后续的识别,追踪等阅读全文

  posted @2017-02-28 15:37Being_young 阅读 (5915)

  摘要:在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本,样本不同对应的应用不同,例如剔除错误的配准点对,分割出处在模型上的点集,PCL中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心,同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法,例如随机采样一致性算法(RANSAC)最阅读全文

  posted @2017-02-28 15:37Being_young 阅读 (9810)

  摘要:(1)从一个点云中提取索引 如何使用一个,基于某一分割算法提取点云中的一个子集。 代码解析 结果: 显示出来: 图1 原始点云图像 图2 下采样后点云数据 图3 分割得到的其一平面模型 图4 分割得到的其二平面模型 (2)使用ConditionalRemoval 或RadiusOutlinerRem阅读全文

  posted @2017-02-27 14:17Being_young 阅读 (5259)

  摘要:(1)使用statisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点 使用统计分析技术,从一个点云数据中集中移除测量噪声点(也就是离群点)比如:激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集,另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点,使效果不好,估计局部点云特征(例如采样点处法向量或曲率变化率)的运算阅读全文

  posted @2017-02-27 11:22Being_young 阅读 (4596)

  摘要:在获取点云数据时 ,由于设备精度,操作者经验环境因素带来的影响,以及电磁波的衍射特性,被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响,点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步,对后续的影响比较大,只有在滤波预处理中将噪声点 ,离群点,孔洞,数据压缩等按照后续处阅读全文

  posted @2017-02-27 11:21Being_young 阅读 (13868)

  摘要:在3D视窗中以点云形式进行可视化(深度图像来自于点云),另一种是将深度值映射为颜色,从而以彩色图像方式可视化深度图像, 新建工程ch4_2,新建文件range_image_visualization.cpp,填充内容如下 编译结束运行可执行文件的结果为: 运行 ./range_image_visua阅读全文

  posted @2017-02-27 11:20Being_young 阅读 (3341)

  摘要:PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类,与CloudViewer可视化类相比,PCLVisualizer使用起来更为复杂,但该类具有更全面的功能,如显示法线、绘制多种形状和多个视口。本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能,从显示单个点云开始。大多数示阅读全文

  posted @2017-02-27 11:20Being_young 阅读 (17805)

  摘要:可视化(visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的的理论,方法和技术, pcl_visualization库建立了能够快速建立原型的目的和可视化算法对三维点云数据操作的结果。类似于opencv的highgui例程显示二维图像,在屏幕阅读全文

  posted @2017-02-27 11:19Being_young 阅读 (4563)

  摘要:(1) octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构,每个内部节点都正好有八个子节点,介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索,实现“体素内近邻搜索(Neighbors within VOxel Search)”,K近邻搜索(K Nearest Neighbor Searc阅读全文

  posted @2017-02-27 11:19Being_young 阅读 (2892)

  摘要:建立空间索引在点云数据处理中有着广泛的应用,常见的空间索引一般 是自顶而下逐级划分空间的各种空间索引结构,比较有代表性的包括BSP树,KD树,KDB树,R树,四叉树,八叉树等索引结构,而这些结构中,KD树和八叉树使用比较广泛 八叉树(Octree)是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节阅读全文

  posted @2017-02-27 11:18Being_young 阅读 (8272)

  摘要:(小技巧记录:博客园编辑的网页界面变小了使用Ctrl ++来变大网页字体) 通过雷达,激光扫描,立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大,分布不均匀等特点,作为三维领域中一个重要的数据来源,点云主要是表征目标表面的海量点的集合,并不具备传统网格数据的几何拓扑信息,所以点云数据处理中最为核阅读全文

  posted @2017-02-27 11:17Being_young 阅读 (5210)

  连接两个点云中的字段或数据形成新点云以及Opennni Grabber初识

  摘要:(1)学习如何连接两个不同点云为一个点云,进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等,同时了解如何连接两个不同点云的字段(例如颜色 法线)这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样,例如:点云A是N个点XYZ点,点云B是N个点的RGB点,则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrg阅读全文

  posted @2017-02-27 11:15Being_young 阅读 (1563)

  摘要:(1)学习向PCD文件写入点云数据 建立工程文件ch2,然后新建write_pcd.cpp CMakeLists.txt两个文件 write_pcd.cpp : CMakeLists.txt:(第一次接触CMake所以注释的比较多,废话比较多,所以有助于理解) 之后就 cd 到文件下 mkdir b阅读全文

  posted @2017-02-27 11:14Being_young 阅读 (16345)

  摘要:I/O模块中共有21个类 (1)class pcl::FIleReader:定义了PCD文件的读取接口,主要用作其他读取类的父类 pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类 (2)class pcl::FIleWrite : 与class pcl:阅读全文

  posted @2017-02-27 11:13Being_young 阅读 (2121)

  摘要:PCL中可用的PointT类型: PointXYZ——成员变量:float x,y,z; PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型,因为他之包含三维XYZ坐标信息,这三个浮点数附加一个浮点数来满足存储对齐,可以通过points[i].data[0]或points[i].x访问点X的坐标值 Poi阅读全文

  posted @2017-02-27 11:12Being_young 阅读 (5374)

  摘要:PCL(PointCloudLibrary)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、An阅读全文

  posted @2017-02-27 11:10Being_young 阅读 (5213)

Tags: pcl 

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