欢迎訪问 博客新址 PCL系列 PCL系列--读入PCD格式文件操作 PCL系列--将点云数据写入PCD格式文件 PCL系列--拼接两个点云 PCL系列--从深度图像(RangeImage)中提取NARF关键点 PCL系列--怎样可视化深度图像 PCL系列--怎样使用迭代近期点法(ICP)配准 PCL系列--怎样逐渐地配准一对点云 PCL系列--三维重构之泊松重构 PCL系列--三维重构之贪婪三角投影算法 PCL系列--三维重构之移动立方体算法 说明 通过本教程,我们将会学会: 怎样配准多个点云…

如何定义实时音视频互动, 延迟 400ms 内才能无异步感 实时音视频互动如果存在1秒左右的延时会给交流者带来异步感,必须将视频播放延迟限制在400ms以内,才能给用户较好的交互体验. 当延迟控制在400ms以内时,两个人音视频互动是实时的,不会有异步感存在,即实时音视频互动. 实时音视频互动产生延迟的原因 音视频互动的延迟是如何产生的? 我们先假设这样一个场景:位于北京的A客户端与位于广州的B客户端进行实时音视频互动. 该场景会有以下几个产生延迟的原因: 光的传输耗时 30ms: 网络处理耗时…

不同的点云类型 前面所说的,pcl::PointCloud包含一个域,它作为点的容器,这个域是PointT类型的,这个域是PointT类型的是pcl::PointCloud类的模板参数,定义了点云的存储类型.PCL定义了很多类型的点,下面是一些最常用的: pcl::PointXYZ 这是最简单的点的类型,存储着点的x,y,z信息. pcl::PointXYZI:这个类型的点是和前面的那个很相似的,但是他也包含一个域描述了点的密集程度.另外还有两个其他的标准的特殊的点的类型:第一个是pcl::In…

#include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/obj_io.h> #include <pcl/PolygonMesh.h> //#include <pcl/ros/conversions.h>//formROSMsg所属头文件: #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/vtk_lib_io.…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/100074236 [摘要] canvas实现粒子动画 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 一. 粒子特效 粒子特效一般指密集点阵效果,它并不是canvas独有的,这个名词更多出现在AE,cocos2d,Unity相关的教程中,并且提…

本文首先会和大家分享当前整个应用生命周期的演变历程,然后讲解云计算模式下 DevOps 建设包含的过程.流程规范和标准,最后讲解云原生时代到来会带来哪些改变,以及标准化的建设会有哪些改变和突破. 应用的演变历程 企业数字化转型过程和云的迭代发展是相互作用的.在 2007 年之前主要用物理机来作为我们当前应用的载体.而在 2007 年,KVM 诞生,它能让底层操作系统和一些虚拟的网络设备做一些虚拟化的输出.2007 年 - 2010 年是虚拟化发展较好的周期,VMware 和 openstack…

在本地连接服务器redis的时候,发现连接失败,这是因为服务器上的redis开启保护模式运行,该模式下是无法进行远程连接的.只需要修改redis目录下的redis.conf文件,找到 protected-mode yes ,将yes 改为no 就可以成功连接了. 顺便说下, 1.将 bind 127.0.0.1 注释掉,就运行外界进行连接 2.将 daemonize 设置 yes的时候,则开启redis在后台运行…

刚开始项目部署的时候,音频还是正常播放,后面直接报了 获取m3u8文件失败(manifestLoadError) 的错误,原因是 我的域名 xxx.com 这个域名没有解析到点播提供的CNAME上,所以请求的一直都是服务器地址,才会报这个错 之前没配置加速域名能正常播放是因为使用的是点播自有域名,那个不需要配置什么,现在是使用分发加速了,所以要额外对分发加速配置下. vod视频点播无法播放音频 下面提供两种解决办法: 第一种保证你@的记录本身没有服务的话,也就是说你的主域名 xxx.com 是没…

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,这就是点云数据的配准.点云的配准有手动配准依赖仪器的配准,和自动配准,点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位,从而达到两块点云自动配准的效果,其实质就是把不同的坐标系中测得到的…

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 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> //点云类型头文件 #include <pcl/correspondence.h> //…