3D 点云特征
博客参考: https://blog.csdn.net/shaozhenghan/article/details/81346585 和 https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6479255.html
一、对点云特征的要求
理想情况下相同或相似表面上的点的特征值将非常相似(相对特定度量准则〉,而不同表面上的点的特征描述子将有明显差异 。 下面几个条件,通过能否获得相同的局部表面特征值,可以判定点特征表示方式的优劣:
1) 刚体变换( rigid transformations ) :即三维旋转和 三 维平移变化不会影响特征向量 F 估计,即特征向量具有平移旋转不变性.
2) 改变采样密度 ((varying sampling density): 原则上, 一个局部表面小块的采样密度无论是大还是小,都应该有相同的特征向量值,即特征向量具有抗密度干扰性。
3) 噪声(Noise): 数据中有轻微噪声的情况下,点特征表示在它的特征向量中必须保持相同或者及其相似的值,即特征向盘对点 云 噪声具有稳健性。
3D 点云特征的更多相关文章
- PCL点云特征描述与提取(1)
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 ...
- segMatch:基于3D点云分割的回环检测
该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术.分割的例子可以在下面的图 ...
- 3D点云的深度学习
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 ...
- 3D点云配准算法简述
蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露 槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去. 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户. 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路. 欲寄彩笺兼尺素.山长水阔知何处? --晏殊 导读: 3D点云 ...
- 3D点云完美匹配
3D点云完美匹配 The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities 地址链接: http://openaccess. ...
- 3D点云深度学*
3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 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open ...
- 3D点云重建原理及Pytorch实现
3D点云重建原理及Pytorch实现 Pytorch: Learning Efficient Point Cloud Generation for Dense 3D Object Reconstruc ...
- 2020国防科大综述:3D点云深度学习——综述(3D点云分割部分)
目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀 ...
- 2020厦门大学综述翻译:3D点云深度学习(Remote Sensiong期刊)
目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部 ...
随机推荐
- 使用nginx反向代理处理前后端跨域访问
本文主要解决:使用nginx反向代理处理前后端跨域访问的问题 1.何为跨域访问? 以下类型为跨域访问 1)不同域名间访问 www.zuiyoujie.com和www.baidu.com 2)同域名不同 ...
- CF1082D:Maximum Diameter Graph (简单构造)
Graph constructive problems are back! This time the graph you are asked to build should match the fo ...
- 1028:Ignatius and the Princess III
本题应该有两种方法: 1.母函数法 2.递推法 母函数不了解,待充分了解之后,再进行补充! 这里为递推实现的方法: 思路: 定义:n为要拆分的整数: k为拆分的项数: f[n][k]代表 n的整数拆分 ...
- windows常用DLL及作用
Kernel.dll:内存,硬盘灯硬件管理的相关函数. gdi32.dll:图形显示相关函数(LoadImage,GetPixel,StretchBlt,Ellipse). user32.dll:wi ...
- Android分类导航
新的一年,将在2017下半年所写的博文作了个总结,也是方便自己以后查阅,整理完也是发现在这半年而是学到了许多,新的一年,继续努力! 我的第一个Android开源库——CirclePointMove中文 ...
- MoveWindow() SetWindowPos()的区别于联系
敲代码时,突然发现有一个背景图片无法显示,百思不得其解,最终发现是MoveWindow() SetWindowPos()这两个函数的使用不当造成的. 这里把这两个函数的前世今生给分析一下. 先看Mov ...
- java io之管道流
一.java.io中存在一中流叫管道流,类似管道的功能.PipedOutputStream和PipedInputStream分别是管道输出流和管道输入流.这个两个流必须同时使用. 二.作用:进行两个线 ...
- 配置spring的log4j日志记录
1.导入依赖包pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http: ...
- 实时计算CEP
实时计算怎么实现: 流计算.....
- windows下测试flask的例子tuorial报错flask KeyError: 'DATABASE'
windows下测试flask的例子tuorial报错flask KeyError: 'DATABASE' flask KeyError: 'DATABASE' 提示是 变量 database错误 由 ...