Global Mapper Lidar Module还挺厉害的,自动分类的效果很不错. 首先去除地面点,用的是形态学滤波方法. 之后可以分类出建筑物.低中高树木.电力线路. https://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper-lidar.php 另外VRMesh也可以实现分类.具体功能怎么操作还没有学会,应该是基于Mesh的,要将点云先构网,之后各种分类. VRMesh可以30天试用!http://www.vrmesh.com/

Global Mapper是一个比较好用的GIS数据处理软件,官网:http://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper.php ,除使用ArcGIS软件的处理数据外,这个软件也常用来处理数据,它不会像ArcGIS等大型商业GIS软件那样臃肿. 但是,以前它的颜值确实有点低,如下: 新的版本颜值有所提升,风格与国外开源软件类似,也和sketchup界面有点像. 颜色先不说,它的功能确实强大.可兼容各种地图和数据.例如可以将天地图的地图服务加载上去

常用的shp文件需要查看其内部字段 目前常用的有三种方法: 1.使用excel打开dbf文件,直接查看shp数据库文本文件 2.使用global mapper查看shp图元,然后通过内部工具查看“图元信息” 3.使用arcgis map 软件查看shp文件,右键查看文件信息 1和3看的都简单明了 记录下globalmapper的查看方式: 如上图是加载了OE自带data下面的world.shp的文件 查看图元信息的方式是: 点击“图元信息工具(Alt+P)”工具 点击想要查看的图元部分,在弹出的

https://blog.csdn.net/mrib/article/details/75116373 http://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper.php 谷歌地球(Google Earth) 7.3.0 官方版:http://www.onlinedown.net/soft/577730.htm Google Earth Studio:https://www.appinn.com/google-earth-studio/ Google

osgearth默认使用的投影基准面为: Geographic(Latitude/Longitude)的 WGS84 有这样一份数据需要修改: 1.在菜单栏种选择“工具”---->“配置” 2.在配置中选择“投影”页面,设置“投影”为”Geographic(Latitude/Longitude)“    “基准面”为“WGS84” 3.记得导出的时候,将没有数据设置为透明才符合oe的使用 注意:如果通过双击当前图层只能查看,不能修改

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

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

基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物. 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划. 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云.为了能够高效的处理这些数据.快速的指出与搜索能力是需要的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术.分割的例子可以在下面的图片中看到. 该技术是基于在车辆附近提取片段(例如车辆.树木和建筑物的部分),并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配.分段匹配可以直接转化为精确的定位信息,从而实现精确的三维地图构造和定位.在先前记录的部分(白色)和最近观察到的部分(彩色)之间,匹配的段的实例用绿色线显示在下面的图像中. 该方法依

关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分,所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据,本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的,其中有很多细节如果直接更改源程序,可能会因为数据类型,或者头文件等各种原因编译不过,会导致我们比较难得找出其中的错误,首先我们看一下我自己设定的一个场景,然后我用kinect获取数据 观察到kinect获取的原始图像的,然后使用简单的滤波,把在其中的NANS点移除,因为很多的算法要求不能出现NANS点,我们可以看见这

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5000147.html 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

准备: GIT客户端 廖雪峰老师GIT教程 GIT客户端安装完成后,打开Git Bash ,输入代码 ,设置git提交与获取的git账户信息 git config --global user.name "阿里云code账户名" git config --global user.email "邮箱" 1.创建阿里云code项目 登录阿里云code,点击NEW PEOJECT创建一个项目.创建一个项目名为Test项目,项目的可见级别,根据项目需要选择 注* 此步骤完成后

激光雷达         随着智能驾驶技术的发展,激光雷达迅速的进入工程师的视野,不管是机械式.MEMS还是纯固态激光雷达,本质上都是以一定的速度扫描照射区域,在此过程中激光雷达不断的发出激光并接收反射信息.激光雷达的反射点信息包含了距离.时间和水平角度(Azimuth)等信息,同时结合激光发射器的固定垂直角度,即可以计算出反射点的坐标信息,每一次扫描中所有反射点的集合即为点云(Point Cloud).而伴随着激光雷达的高精度带来的数据量爆发,点云数据的实时处理就成为工程师要面对的一大挑战.

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=29 什么是PCL PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索.特征提取.识别.追踪.曲面重建.可视化等.支持多种操作系统平台,可在Windows.Linux.Android.Mac OS X.部分嵌入式实时系统上运行.如果说

lidar领域可以按分为以下五方面: 激光雷达系统与装备 激光雷达系统与开发 激光雷达光源 激光雷达探测 多光谱激光雷达系统 单光子激光雷达系统 低成本RGB-D距离传感器 激光雷达元器件及装备等 激光雷达数据处理理论与方法 激光雷达数据处理方法 激光雷达信息提取方法 激光雷达三维建模技术与方法 全波形激光雷达数据分析 激光雷达点云数据分割与分类 激光雷达点云数据目标识别与提取 激光雷达点云数据语义标注 激光雷达点云数据变化检测 激光雷达与多源数据配准/融合技术与方法 地学激光雷达遥感与应用 移

3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长.大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在. 另外,大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理.因此,在深度学*大火的年代,应该如何应用这些令人惊叹的深度学*工具,在3D

通过深度的引擎识别和文本处理技术给予表单提供了无与伦比的文档分析和数据的提取功能,云脉表单识别包含了先进的模板学习和文本.图像分析提取技术,通过模板元素定义表单,将整个南表单生命周期和生产数据以自动化形式产出数据资源,节省人工的处理时间 功能特点: > 强大的自定义模板创建学习 > 分布式栏位.文本框选结构 > 表单背景.红章更快的整理去除 > 裁切.旋转.定义表单文本,以新的.直观的方式查看关键数据 > 智能的可疑字符识别替换功能更易用.更强大 功能关键特征: 智能表单识别

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

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>

苹果上架要求:要求支持IPV6only(因为阿里云主机没有IPV6only) 确认IPV6是否开启: 方式1:使用ifconfig查看自己的IP地址是否含有IPv6地址. 方式2.查看服务监听的IP中是否有IPv6格式的地址.(netstat -tuln) 开启IPV6: vim /etc/sysctl.conf vim /etc/modprobe.d/disable_ipv6.conf vim /etc/sysconfig/network 至此ipv6的服务器端支持已经完成,重启服务器测试是否