随机采样一致分割法,从点云中分割出线.面等几何元素 #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> // Create the segmentation object pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ…
  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云…
博客转载自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/78131318 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. 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,长方体的盒子可能是牛奶盒......对于复杂场景中的物体,其几何外形可以归结于简单的几何形状.这为分割带…
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单的平面的分割: planar_segmentation.cpp #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #incl…
(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,就是一个初始化的新的群集,并且该过程将以剩余的无标记点再次进行. 在PCL中,Euclidean分割法如下: #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/segmen…
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…
(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心的问题就是建立离散点间的拓扑关系,实现基于邻域关系的快速查找. k-d树 (k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和…
博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html 1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:trainin…
1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就…
分割窗口概述 分割窗口,顾名思义,就是将一个窗口分割成多个窗格,在每个窗格中都包含有视图,或者是同一类型的视图,或者是不同类型的视图. MFC分割窗口的方式有两种,动态分割和静态分割. 动态分割窗口通常用于创建同一个文档对应的多个视图,而且这些视图一般都是同一类型的视图,能够在用户编辑文档的不同部分时提供方便. 大家看下Word里的动态分割窗口就很明白了,以Word 2007文档为例,在菜单中点击“视图”->“拆分”,就可以看到一条随鼠标移动的分隔条,当我们在文档中某个位置按下鼠标左键时,分割条…