(1):引用:仅仅是简单的显示点云,可以使用CloudViewer类.这个类非常简单易用.但要注意,它不是线程安全的.如果要用于多线程,还要参考PCLVisualizer. 需要注意的是,PointCloud的数据类型要和PCD文件中或者代码中的PointT一致! 并且:CloudViewer除了显示什么也不能干. 显示代码为: pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Cluster viewer"); viewer.showCloud(col…

在使用PCL库的时候,经常需要显示点云,可以用下面这段代码: #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud; pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Viewer"); viewer.showCloud (cloud); while (!viewer.wasStopped ()) { }…

// 定义相关变量 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& cloud = *cloud_ptr; //点云 //初始化点云数据PCD文件头 cloud.width = depthHeight * depthWidth; cloud.height = ; cloud.is_…

从PCL 1.0开始,PCL(三维点云处理库Point Cloud Library)提供了一个通用采集接口,这样可以方便地连接到不同的设备及其驱动.文件格式和其他数据源.PCL集成的第一个数据获取驱动是OpenNI Grabber,它使得从OpenNI兼容的设备请求数据流变得十分通用和简单. 目前PCL最新的1.8.0版本需要自行编译,而官网上的PCL 1.6.0 All-in-one Installer只支持OpenNI 1.由于我使用的奥比中光3D摄像头只支持OpenNI 2,因此必须使用P…

点云由庞大的数据集组成,这些数据集通过距离.颜色.法线等附加信息来描述空间三维点.此外,点云能以非常高的速率被创建出来,因此需要占用相当大的存储资源,一旦点云需要存储或者通过速率受限制的通信信道进行传输,提供针对这种数据的压缩方法就变得十分有用.PCL库提供了点云压缩功能,它允许编码压缩所有类型的点云,包括“无序”点云,它具有无参考点和变化的点尺寸.分辨率.分布密度和点顺序等结构特征.而且,底层的octree数据结构允许从几个输入源高效地合并点云数据. 图1 点云压缩示意图 下面,我们解释单个点…

分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍…

点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体…

PCL 不同类型的点云之间进行类型转换 可以使用PCL里面现成的函数pcl::copyPointCloud(): #include <pcl/common/impl/io.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ()); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloud_xyzrgba (…

最近在做附近定位功能的产品,geohash是一个非常不错的实现方式.查询资料,发现阿里的这篇文章讲解的很好.但文中并没有给出geohash显示的工具.无奈,也没有查到类似的.只好自己简单显示一下,方便自己理解. 项目地址:  https://github.com/Ryan-Miao/geohash-visualization geohash可视化显示 经纬度获取9宫格覆盖: https://ryan-miao.github.io/geohash-visualization/index.html…

神经网络训练+可视化显示 #添加隐层的神经网络结构+可视化显示 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): #定义权重--随机生成inside和outsize的矩阵 Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #不是矩阵,而是类似列表 biaes=tf.Variable(tf.zeros([1…