CloudCompare 贪婪三角重建

2024-10-13

CloudCompare中对点云进行降采样和剪裁

降采样: Edit=>Subsample 出现一个弹窗,可以选择3种降采样的方式:Random, Space, Octree. 下面用一个例子来说明3种方式.例子是一个5.88M个点的点云文件(用space方式,0.2米,降采样之后的). 1. Random 参数是一个点数. 设置为1M,得到的结果点云,有1M个点. 2. Space 参数是一个距离阀值.结果点云中,任意2个点的距离都必须大于等于这个阀值. 0.2米降采样,得到的结果,有5.88M个点. 0.5米降采样,得到的结果,有0.87M

OpenCV实现SfM（三）：多目三维重建

http://lib.csdn.net/article/opencv/24548 注意:本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译,因为很多函数是3.0以后才加入的. 目录: 问题简化求第三个相机的变换矩阵加入更多图像代码实现测试思考下载问题简化终于有时间来填坑了,这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧.首先,为了简化问题,我们要做一个重要假设:用于多目重建的图像是有序的,即相邻图像的拍摄位置也是相邻的.多目重建本身比较复杂,我会尽量说得清晰,如有表述不清的地方,还请

PCL系列——怎样逐渐地配准一对点云

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

PCL: 根据几何规则的曲面剖分-贪婪法表面重建三角网格

点云场景中进行物体识别,使用全局特征的方法严重依赖于点云分割,难以适应杂乱场景.使用局部特征,即对点云进行提取类似于3D SURF.ROPS之类的局部特征,需要寻找离散点云块的局部显著性. 点云的基本局部显著性有某一点处的曲率. 一.几何尺寸可表述为显著性曲率的曲率阈值与物体的几何大小有关. 典型三维模型Dragon和ball两个物体,ball也可以进行三维剖分,但其三维剖分没有任何几何意义,而deagon的三维剖分有特异性. 二.无规则三角化参考PCL官方

激光三角法点云重建分享——halcon 方法

如今视觉应用方面单纯依靠2D图像解决问题存在很多问题.稳定性差.定位不准确.还有配合机器人抓取方面只能抓高度一致的物品.其实在Halcon算法库有非常强大的三维算法.包括点云重建.激光三角法(2D相机加一个激光器即可),结构光相机.散斑相机.三维的算法.物体尺寸测量.物体的三维定位.三维物体的匹配. 内容比较多.容我慢慢分享.1.点云数据的获取目前比较常用的3D相机(工业领域).主要是结构光相机和散斑相机.散斑相机相对来说价格比较便宜但精度比较差5k rmb以内 Kinect 奥比中光之类,

pcl曲面重建模块-贪婪三角形投影算法实例

贪婪三角形投影算法在pcl-1.8测试 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/vtk_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> #include <

PCL贪婪投影三角化算法

贪婪投影三角化算法是一种对原始点云进行快速三角化的算法,该算法假设曲面光滑,点云密度变化均匀,不能在三角化的同时对曲面进行平滑和孔洞修复. 方法: (1)将三维点通过法线投影到某一平面 (2)对投影得到的点云作平面内的三角化 (3)根据平面内三位点的拓扑连接关系获得一个三角网格曲面模型在平面区域的三角化过程中用到了基于Delaunay的空间区域增长算法,该方法通过选取一个样本三角片作为初始曲面,不断扩张曲面边界,最后形成一张完整的三角网格曲面,最后根据投影点云的连接关系确定各原始三维点间的拓扑

CloudCompare 的简单的使用说明

来自:https://blog.csdn.net/datase/article/details/79797795 File open:打开 save:保存 Global Shift settings:设置最大绝对坐标,最大实体对角线 Primitive Factory:对点云进行原始加工,改变原始点云的形状 3D mouse:对3D鼠标(如3Dconnexion)的支持 Close all:关闭所有打开的实体 Quit:退出 Edit: Clone:克隆选中的点云 Merge:合并两个或者多个实

三角化---深度滤波器---单目稠密重建（高翔slam---十三讲）

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t

关于ddx/ddy重建法线在edge边沿上的artifacts问题

经验证,原来ddx/ddy这两个操作,在forward rendering与deferred rendering中存在着微妙的应用区别. 在forward rendering中,GPU shader会自动地判断其2x2像素区域是否仅有部分落在当前绘制的三角面所覆盖的光栅化interpolate范围内. 而在dr中,当将ddx/ddy操作应用于一个render target(即NDC quad)时,GPU shader这一免费的“合法性校验”操作便失效了.用于计算ddx/ddy的2x2像素区域有可

3D重建算法原理

3D重建算法原理三维重建(3D Reconstruction)技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题.早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入,重建出场景中的三维模型.但是,受限于输入的数据,重建出的三维模型通常不够完整,而且真实感较低.随着各种面向普通消费者的深度相机(depth camera)的出现,基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展.以微软的Kinect,华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉,体积适当,操作方便,并且易于研究者

三角网格上的寻路算法Part.1—Dijkstra算法

背景最近在研究中产生了这样的需求:在三角网格(Mesh)表示的地形图上给出两个点,求得这两个点之间的地面距离,这条距离又叫做"测地线距离(Geodesic)".计算三角网格模型表面两点间的测地线是计算几何中一个基础性的问题,已有的算法有精确算法和近似算法两类.一般来说,精确算法需要耗费较高的运算时间和运算空间:而近似算法在牺牲一定的计算精度的条件下,能够更快地得到三角网格表面测地线的近似值,因而也得到广泛的使用.在测地线距离比三角形的平均尺寸大的多的情况下,完全可以把三角网格模型当作

利用CSS中的:after、: before制作的边三角提示框

小颖昨天分享了一篇参考bootstrap中的popover.js的css画消息弹框今天给大家再分享一篇使用:before和:after伪元素画消息弹框的CSS. 画出来是介个酱紫的: 有没有觉得画的萌萌哒,嘻嘻不贫了,我们一起看代码吧!啦啦啦啦啦啦啦 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <style med

通过重建Hosting系统理解HTTP请求在ASP.NET Core管道中的处理流程[下]：管道是如何构建起来的？

在<中篇>中,我们对管道的构成以及它对请求的处理流程进行了详细介绍,接下来我们需要了解的是这样一个管道是如何被构建起来的.总的来说,管道由一个服务器和一个HttpApplication构成,前者负责监听请求并将接收的请求传递给给HttpApplication对象处理,后者则将请求处理任务委托给注册的中间件来完成.中间件的注册是通过ApplicationBuilder对象来完成的,所以我们先来了解一下这究竟是个怎样的对象.[本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] [

Guass列选主元消去法和三角分解法

最近数值计算学了Guass列主消元法和三角分解法解线性方程组,具体原理如下: 1.Guass列选主元消去法对于AX =B 1).消元过程:将(A|B)进行变换为,其中是上三角矩阵.即: k从1到n-1 a. 列选主元选取第k列中绝对值最大元素作为主元. b. 换行 c. 归一化 d. 消元 2).回代过程:由解出. 2.三角分解法(Doolittle分解) 将A分解为如下形式由矩阵乘法原理 a.计算U的第一行,再计算L的第一列 b.设已求出U的1至r-1行,L的1至r-1列.先计算U的第r行

学习EF之贪婪加载和延迟加载(1)

从暑假开始接触code first以来,一直感觉很好用,主要在于开发过程中以业务为中心可以随时修改数据模型生成数据库,还有一个原因就是查询起来很方便这里找了一个以前database first的一段代码 public IEnumerable<Category> GetParAndGrand(int id) { var par = db.Category.Find(db.Category.Find(id).ParentId); if(par.Id == id) { par = null; }

SQL Server 2014新特性：分区索引重建

<single_partition_rebuild_index_option> ::= { SORT_IN_TEMPDB = { ON | OFF } | MAXDOP = max_degree_of_parallelism | DATA_COMPRESSION = { NONE | ROW | PAGE | COLUMNSTORE | COLUMNSTORE_ARCHIVE} } | ONLINE = { ON [ ( <low_priority_lock_wait

Oracle索引重建

一.前言 Oracle建议对于索引深度超过4级以及已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20% 这2种情形下需要重建索引.有人持不同观点,就是强烈建议不要定期重建索引.索引重建是一个争论不休被不断热烈讨论的议题. 1.重建索引的理由 a.Oracle的B树索引随着时间的推移变得不平衡(误解) b.索引碎片在不断增加 c.索引不断增加,删除的空间没有重复使用 d.索引 clustering factor (集群因子)不同步,可以通过重建修复(误解) 2.反对重建索引的理

mdadm设定RAID磁盘阵列，且当分区故障后如何重建

首先,fdisk建立不同分区,且设为fd格式其次, mdadm -C md0 -a yes -l -n /dev/sda1 /dev/sdb1 /dev/sdc1 /dev/sdd1 /dev/sde1 -C:创建磁盘阵列 -l:磁盘阵列RAID5 -n:利用5个磁盘建立这样就建立了一个磁盘阵列/dev/md0 然后对此磁盘阵列进行格式化 mkfs.ext3 /dev/md0 之后挂载就可以使用这个磁盘阵列了如果有任一个分区损坏了,先是设为此分区故障 mdadm /dev/md0 --se

如何把select默认的小三角替换成自己的图片

不同的浏览器默认的select的选项图标是不同的,例如: 在chrome中,是这样的: 未点击时点击时在Firefox中是这样的: 未点击时点击时在IE9中是这样的: 未点击时点击时其它浏览器大家可以自己尝试看看select的默认样式下面开始正式介绍怎么替换: 这是我的html代码: <div> <select id="mySelect"> <option value="bj">北京</opti

pcl曲面重建模块-poisson重建算法示例

poisson曲面重建算法 pcl-1.8测试通过 #include <iostream> #include <pcl/common/common.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/search/kdtree.h> #include <pcl/features/normal_3d_omp.h> #include <pcl/

CloudCompare 贪婪 三角 重建

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