刚今天验收的实验,记录一下. 是比较基础的三维重建内容. 算是三维重建入门. 系统:windows 环境:visual studio 2013 语言:c++ 相关:OpenCV 2.Kinect SDK 2.0.PCL库 内容: 使用Kinect 2.0拍摄获取深度图,将彩色图与深度图配准生成点云: 然后每次拍摄得到的点云用ICP算法进行融合,形成完整点云(每次拍摄仅做微小偏移): 之后稍微对点云做了些许处理: 还添加了回档的功能: 声明: 有挺多借鉴博客与参考资料的,太多懒得写,假装忘了~ 原

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,

3D点云重建原理及Pytorch实现 Pytorch: Learning Efficient Point Cloud Generation for Dense 3D Object Reconstruction 一种Pytorch实现方法:学习高效的点云生成方法用于稠密三维物体重建 Article: https://chenhsuanlin.bitbucket.io/3D-point-cloud-generation/paper.pdf Original TF implementation: ht

http://www.sci.utah.edu/~shachar/ 几篇论文都不错,但貌似05年之后就没有什么动作了.

原文链接 KinectFusion简介 KinectFusion是微软在2011年发表的一篇论文里提到的点云重建的方法,论文题目是:KinectFusion: Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking.点云是用Kinect采集的,然后算法把这些点云注册对齐,融合成一个整体点云. Kinect是一个RGBD扫描仪,它可以同时采集彩色图像和深度图像.这是第一代Kinect和第二代Kinect的外观比较. Kienct每秒可以获取30帧的RGBD图像,光

上一篇提到,无论在单目.双目还是RGBD中,追踪得到的位姿都是有误差的.随着路径的不断延伸,前面帧的误差会一直传递到后面去,导致最后一帧的位姿在世界坐标系里的误差有可能非常大.除了利用优化方法在局部和全局调整位姿,也可以利用回环检测(loop closure)来优化位姿. 这件事情就好比一个人走在陌生的城市里,一开始还能分清东南西北,但随着在小街小巷转来转去,已经不知道自己在什么地方了.通过认真辨识周边环境,他可以建立起局部的地图信息(局部优化).再回忆以前走过的路径,他可以纠正一些以前的地图信

[前言]自半年前笔者发表博客“什么是计算机图形学”以来,时常有人来向笔者询问3D模型的构建方法与工具.笔者的研究方向是以3D技术为主,具体包括3D建模,3D处理及3D打印三个方面,在3D建模与处理方面从事了十多年的研究,接触过很多3D相关的软件,在这方面有些经验.因此,特撰写此文,以帮助我们的学生及关注3D技术的人了解3D建模和3D技术.本文仅仅为笔者根据自己的经验对3D建模与处理软件浅薄的理解,不涉及对技术的深入讨论,是非学术性的.因此,笔者尽量尝试用通俗的语言介绍一下各种3D建模的软件和工具

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

3D深度估计 Consistent Video Depth Estimation 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.15021.pdf 项目网站:https://roxanneluo.github.io/Consistent-Video-Depth-Estimation/ 这项研究主要探究了如何生成准确度和几何一致性更高的视频重建结果,目前该论文已被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2020 接收,代码也将在未来开源. 摘要 提出了一种重建单眼视频中所有像素的

Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1].Possion重建的输入是点云及其法向量,输出是三维网格.Poisson有公开的源代码[2].PCL中也有Poisson的实现. 核心思想 Possion重建是一个非常直观的方法.它的核心思想是点云代表了物体表面的位置,其法向量代表了内外的方向.通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数,可以给出一个平滑的物体表面的估计. 给定一个区域\(M\)及其边界\(\partial M\),指示函数\(\chi_M\)定义为 这样,把重

本周主要任务:学习PCL点云库,掌握利用PCL对点云处理的方法 任务时间:2014年9月1日-2014年9月7日 任务完成情况:完成了读取单幅xml深度数据,并重建三维点云并显示 任务涉及基本方法: 1.xml文件读取 http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/3958172.html 2.OpenCV矩阵运算 http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/3959120.html http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/39

1.逐像元输入输出与邻域输入输出,邻域处理是先flatten,再unflatten 2.用MDL方法(最小描述长度)寻找自编码机最佳隐藏层数 3.多目标优化方法寻找MDL方法的超参数,平衡MDL方法两项的差距 补充学习: 1.Autoencoder(自编码机): 深度学习中的一种非监督学习,他去学习用少量特征来描述输出,在一定的约束下,使输出和输入尽量相同,可以说是高阶的pca.通过学习特征,完成数据的压缩和映射.主要就是降维提取主要特征 参考:https://mp.ofweek.com/ai/

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/

Neo 2016-1-29 | 发表评论 编者按:以云数据中心为切入点,首先对SDN领域中的叠加网络.SDN控制器.VxLAN 3种重要技术特点进行了研究,接下来对NFV领域中的通用服务器性能.服务链两类关键问题展开具体分析.最后,阐述了前期开展的SDN/NFV技术试验工 作进展及相关结论,并对VDC应用产品进行了展望. 1 引言 伴随着云计算技术的兴起,数据趋于大集中,传统电信系统网络架构成为阻碍云数据中心发展的巨大桎梏.为满足数据中心在云计算环境下的虚拟网络资源调度和共享需求,未来的数据中心

ZZ from: http://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/43305701 近年来,对于打造高度可扩展的应用程序,软件架构师们挖掘了若干相关理念,并以最佳实践的方式加以实施.在今天的"信息时代",这些理念更加适用于不断增长的数据集,不可预知的流量模式,以及快速响应时间的需求.本文将强调并重申其中的一些传统观念,并讨论他们如何在融合云计算的发展,还将讨论由于云计算的动态性而产生的一些前所未有的概念(如弹性). 本文的目标是面向云

编者:本文为刘科在第六期[携程技术微分享]中的分享内容.在携程技术中心(微信号ctriptech)微信后台回复[云桌面],可加入微信交流群,和关注云桌面的小伙伴一起玩耍~ 刘科,携程系统研发云平台桌面虚拟架构师,多年从事分布式计算.通信系统平台设计.开发. [携程技术微分享]是携程技术中心推出的线上公开分享课程,每月1-2期,采用目前最火热的直播形式,邀请携程技术人,面向广大程序猿和技术爱好者,一起探讨最新的技术热点,分享一线实战经验. 本期视频回放点击这里. OpenStack是当前最主流.最

一.wordcloud安装说明 install.packages("wordcloud"); 二.wordcloud2安装说明 install.packages("devtools");       devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2",type="source")  错误提示:

资料来源: http://www.west263.com/services/CloudHost/pk.asp?ads=baidu912 用"云里雾里"形容中小企业用户对云计算的理解与认知并不为过,毕竟云计算这一概念并没有统一标准,而云主机作为云计算构建的基石和最早落地的先遣产品,自然而然地成为一些中小IDC"山寨"的目标,让大街小巷到处充斥着"云"的身影. 低廉的价格,无处不在的云概念,仿佛云计算早已在中国普及.打开百度.淘宝一搜,会发现有数百家

作者:阿里云用户 bailimei 从一开始我就对opensearch非常陌生,这是我第一次接触它,本以为对我来说上手难度会比较大,看完帮助信息后我决定试用看看,经试用后我发现阿里云opensearch并没有想象中那么难上手.以下是我对opensearch以构造一个论坛类网站帖子搜索的简单评测:     一.创建应用: 1.填写应用基本信息: 图1 2.选择应用结构:系统内置资讯.小说.社区等多个典型场景的结构模板可选,可以根据自己的需要选择应用,非常方便.不过遗憾的是目前还没用提供wordpr

[阿里云产品公测]大数据下精确快速搜索OpenSearch 作者:阿里云用户小柒2012 相信做过一两个项目的人都会遇到上级要求做一个类似百度或者谷歌的站内搜索功能.传统的sql查询只能使用like 或者FIND_IN_SET来实现.后者性能稍微好点但是必须要逗号分隔才可以实现匹配.甚至多条件的话还可能用到OR这是极影响系统性能的. 最近公司项目需要.主要是系统查询缓慢.并且查询精度不敢恭维.一开始想到的是Lucene 毕竟是一个开放源代码的全文检索引擎工具包 并且官方还在持续更新中.当时闲暇时

阿里云 OCS SDK for NodeJS介绍 阿里云技术团队:熊亮 阿里云 SDK for NodeJS 是为 NodeJS 开发者提供使用阿里云各项服务的统一入口,由阿里云UED团队负责开发维护.目前集成了OCS(Memcached), OSS, RDS(MySQL) 三项阿里云服务.代码地址:https://github.com/aliyun-UED/aliyun-sdk-js 使用阿里云 OCS SDK for NodeJS 接入阿里云 OCS 将会变得非常简单.当你通过试用或者购买获