1.移动最小二乘法介绍 为了更好地对数据量大且形状复杂的离散数据进行拟合,曾清红等人[1]开发出一种新的算法——移动最小二乘法.这种新的最小二乘算法为点云数据的处理提供了新的方法.使用点云数据拟合曲面时,由于点云的数据量大.形状复杂的特点,如果使用传统的最小二乘法拟合可能会得到病态的曲面方程,从而导致较大的误差.而使用移动最小二乘法拟合点云不仅能够减少误差,提升局部的准确率,还能避免分块拟合和平滑化的过程.下图为子区域的划分示意图. 通过某点确定一个子区域,在该区域内,移动最小二乘法是根据区域内

​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点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中具有重要应用,如逆向工程.SLAM.图像处理和模式识别等.点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵,利用该矩阵实现多视扫描点云的精确配准,最终获取完整的3D数字模型.场景.本质上,关于六自由度(旋转和平移)的3D点云配准问题是典型的

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法.在VTK.PCL.MRPT.MeshLab等C++库或软件中都有实现,可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵,原理简单且具有较好的精度,但是由于采用了迭代计算,导致算法计算速度较慢,而且采用ICP进行配准计算时,其对待配准点云的初始位置有一定要求,若所选初始位置不合理,则会导致算法陷入局部最优.PCL点云库已经实现了多种

思路还是很容易想到的: 1.首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点,这里取了10个,直接调用了vlfeat. 2.用最小二乘估计当前邻域点组成的平面,得到法向量. 3.根据当前邻域点平均值确定邻域质心,通常质心会在弯曲表面的内部,反方向即为法线方向. vlfeat在这里下载,配置参考这里,rabbit.pcd下载地址 处理效果如下: 原始点云: 点云表面法向量,做了降采样处理: 兔子果断变刺猬. matlab代码如下: clear all; close all; clc; warning off;

起本篇题目还是比较纠结的,原因是我本意打算寻找这样一个算法:在测量数据有比较大离群点时如何估计原始模型. 上一篇曲面拟合是假设测量数据基本符合均匀分布,没有特别大的离群点的情况下,我们使用最小二乘得到了不错的拟合结果. 但是当我加入比如10个大的离群点时,该方法得到的模型就很难看了.所以我就在网上搜了一下,有没有能够剔除离群点的方法. 结果找到了如下名词:加权最小二乘.迭代最小二乘.抗差最小二乘.稳健最小二乘. 他们细节的区别我就不过分研究了,不过这些最小二乘似乎表达的是一个意思: 构造权重函数

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 点云滤波后为什么还需要平滑? 小白:师兄,师兄,上次你说的点云滤波我学会啦,下一步怎么把点云变成网格啊? 师兄:滤波只是第一步,在网格化前我们还需要对滤波后的点云进行平滑(smoothing) 小白:不是已经滤波了吗?怎么还要平滑啊?滤波和平滑不一样吗? 师兄:确实不太一样.我们用RGB-D,激光

ICP算法简介 根据点云数据所包含的空间信息,可以直接利用点云数据进行配准.主流算法为最近迭代算法(ICP,Iterative Closest Point),该算法是根据点云数据首先构造局部几何特征,然后再根据局部几何特征进行点云数据重定位. 一. ICP原理 假设两个点云数据集合P和G,要通过P转换到G(假设两组点云存在局部几何特征相似的部分),可以通过P叉乘四元矩阵进行旋转平移变换到G,或者SVD法将P转换到G位置,总体思想都是需要一个4x4的旋转平移矩阵.对于每次旋转平移变换后计算P的所有

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 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

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, 特征描述与提取相关的概念与算法 1.3D形状内容描述子(3D shape contexts) 利用描述子建立曲面间的对应点在3D物体识别领域有广发的应用,采用一个向量描述曲面上指定点及邻域的形状特征

#include "dbtype.h" #include "dbkdtree.h" #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/common/transforms.h&g

原文链接 背景 两个点云要注册在一块,一般分两个步骤:先做一个大致的对齐,也就是所谓的初始注册,一般可以通过一些可靠的点对来计算得到(如图3所示):然后在初始注册的基础上进行精细注册,提升注册的精度(如图4所示).精细注册的方法,一般采用ICP算法,也就是最近点迭代的方法. ICP算法总览 下面先总的介绍一下ICP算法,之后再详细介绍里面的一些重要步骤. 算法输入是两片有部分重叠的点云a和b,并且已经初始注册好了,输出是ICP注册的刚体变换T: 1. 对b进行点采样,得到采样点集s 2. 在a中

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

3D点云几何拟合 Supervised Fitting of Geometric Primitives to 3D Point Clouds 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Li_Supervised_Fitting_of_Geometric_Primitives_to_3D_Point_Clouds_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 将几何基元拟合到三维点云数据可以在底层三维形状的低层数字化三维

CVPR2020:训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型:https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Gojcic_Learning_Multiview_3D_Point_Cloud_Registration_CVPR_2020_pap

公司服务器使用的第三方云端服务,即阿里云,而本地需要经常去登录到服务器做相应的配置工作,鉴于此,每次登录都要使用密码是比较烦躁的,本着极速思想,我们需要配置我们的免登陆. 一 理论概述 SSH介绍 SSH 为 Secure Shell 的缩写,由 IETF 的Network Working Group提出. SSH 是建立与应用层基础上的安全协议. SSH 相对可靠,专为远程s登录会话和其他网络服务提供安全性的协议. SSH好处 利用 SSH 协议可以有效防止远程管理过程中的信息泄露问题. SS

阿里云直播SDK的坑 1.直播云没有单独的SDK,直播部分被封装在CDN的相关SDK当中. 2.针对SDK,没有相关Demo. 3.针对SDK,没有相关的文档说明. 4.针对SDK的说明,官网上的说明与源码里面的说明完全不一致,初始化Client与源代码文档中的REMEND.MD完全不一致. 5.针对SDK没有封装哪些是常用的类,那些是访问比较少的类,与Senparc.WeiXin相比差的不是一个级别.同时并不便捷,需要用户组合调用SDK进行拼装. 6.提供的SDK路径乱得一踏糊涂,使用年月日做

一.公司简介山东森普信息技术有限公司(以下简称森普软件)是一家专门致力于移动互联网产品.企业管理软件定制开发的技术型企业.公司总部设在全国五大软件园之一的济南齐鲁软件园.森普SimPro是由Simple+Professional组成,代表着公司一直秉承"森普,专业让管理更简单"的核心理念,致力于为广大的企业.政府客户提供操作简单.功能全面.技术专业的各种信息化产品及技术咨询服务.公司自2003年成立以来培养出了一支高素质,高水平,高专业,经验丰富的IT团队,并通过ISO9001认证(证

平台之大势何人能挡? 带着你的Net飞奔吧!:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#iis 原文:http://dnt.dkill.net/Article/Detail/330 先建一个用户 FTp角色添加一下 打开IIS,添加FTP站(如果发现没有,那么重新打开IIS) 取个名字设置个路径 分配ip和端口(一般都是21或者22)(把ssl关了,不需要) 设置访问的用户(也可以后期设置) 设置一下最大连接数(ftp传输比较占宽带) ----

title: 使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(三) author:青南 date: 2015-01-02 15:42:22 categories: [Python] tags: [log,Gmail,Python,Flask] --- 在上一篇文章使用AWS亚马逊云搭建Gmail转发服务(二)中,我们已经介绍了如何把邮件转发程序部署在服务器上.但是这样还不够.还需要实时监控程序的运行状态.于是,给程序增加日志记录功能是非常重要的. 日志 这里使用Python的logging库,实现日志

FileProvider构建了一个抽象文件系统,作为它的两个具体实现,PhysicalFileProvider和EmbeddedFileProvider则分别为我们构建了一个物理文件系统和程序集内嵌文件系统.总的来说,它们针对的都是"本地"文件,接下来我们通过自定义FileProvider构建一个"远程"文件系统,我们可以将它视为一个只读的"云盘".由于文件系统的目录结构和文件内容都是通过HTTP请求的方式读取的,所以我们将这个自定义的FileP