MeshLab是一个开源.可移植和可扩展的三维几何处理系统,主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格.它支持多种文件格式: import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALN export:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, VRML, DXF, GTS, U3D, IDTF, X3D 下面来试一下MeshL

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

(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法比较快, 对于代码的解析 /* 使用正态分布变换进行配准的实验 .其中room_scan1.pcd room_scan2.pcd这些点云包含同一房间360不同视角的扫描数据

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

注: 文章写于2015年8月, 眼下VR游戏Demo已经完结, 所以把上一次预研的一些经验分享出来, 希望对大家有所帮助 背景 初接触Oculus时, 从网上下载了一大堆的Demo来体验, 可是, 操作体验大都比較差, 特别是FPS类. 这也让我们意识到, 对于VR游戏, 最大的挑战还不是显示方式的变化, 而是交互方式. 在一个沉浸式的环境中, 最自然的交互就是最完美的方式. 当中主要的需求, 就是能够使用双手跟VR中的虚拟环境进行交互. 这么一来, 首先键鼠或手柄就被排除掉了, 我们仅仅好针对

4.2 集团AliDocker化双11总结 前言 在基础设施方面,今年双11最大的变化是支撑双11的所有交易核心应用都跑在了Docker容器中.几十万Docker容器撑起了双11交易17.5万笔每秒的下单峰值.众所周知Docker技术这几年大热,但如果期望阿里这么大体量的应用全部使用Docker,这可不是一朝一夕就能完成的事情.阿里的应用数量庞大,种类众多,光兼容性的验证没个1.2年的时间没人敢把核心应用放上去.因此虽然Docker能给研发和运维带来的好处,作为技术人员大家都心领神会,但是想直接

Linux云自动化运维第五课 一.进程定义 进程就是cpu未完成的工作 二.ps命令 ps a ###关于当前环境的所有进程 x ###与当前环境无关的所有进程 f ###显示进程从属关系 e ###显示进程调用环境工具的详细信息 l ###长列表显示进程的详细信息 u ###显示进程的用户信息 ps ax -o %cpu,%mem,user,group,comm,nice,pid ###指定显示进程的某些信息 %cpu ###显示进程cpu负载 %mem ###显示进程内存负载 user ##

背景意义 云计算为如今的互联网时代提供了更多的计算能力,乃至创造能力,关系型数据库作为所有应用不可或缺的重要部件,开箱即用,高性价加比特性的云数据库深受开发者的喜爱.作为一线的开发和运维人员,在阿里云的线上值班中,我们经常会碰到以下经典的客户抱怨. "你好,你们RDS的产品很棒,但是就是有点小贵,尤其是我要买只读实例的时候,成本是线性增加的,你们什么时候能便宜点?" "我在4天前,手工做了一个备份,数据库比较大,3T,你们说差不多要70个小时备份,这个..有没有什么办法加快一

1 前言 腾讯云负载均衡(Cloud LoadBalancer),简称CLB, 负载均衡通过设置虚拟服务地址(VIP)将来自客户端的请求按照指定方式分发到其关联的多台后端云服务器,服务器将请求的响应返回给负载均衡器,负载均衡再将响应发送到用户,这样就向互联网用户隐藏了内网结构,阻止了用户直接访问后端云服务器,使得服务器更加安全,可以阻止对核心网络栈和运行在其它端口服务的攻击. 通过其作用可以看出负载均衡作为整个服务的网关入口,那么保证其服务在高性能的前提下既稳定又可靠显得至关重要.本文为大家介绍

飞鹅云打印: 提交订单支付成功后台自动打印,实现无人销售,自动打印,后台统计打印记录功能:   有自带WIFY:连接到wify就可以打印小票: 有自动SIM卡:第1年免流量费,第2年30一年          #region 飞鹅云打印-API         //飞鹅云打印        public string print(string USER, string UKEY, string SN, string merchantName, string payType, string pay

本文提纲 先热热身点云是啥你知道点云优缺点吗?点云库PCL:开发者的福音PCL安装指北炒鸡简单的PCL实践留个作业再走先热热身 小白:hi,师兄,好久不见师兄:师妹好,上周单应矩阵作业做了吗?小白:嗯,做了,这个单应矩阵真的挺有意思的.作业之外,我发现了一个新技能...师兄:什么技能?小白:我发现很多网上流传的图片都可以用上次我学过的单应矩阵实现,你看这张图,我第一次看到还以为是真的 现在知道这不就是我们上节课讲的单应矩阵的变换吗?果然我在网上找到了原图 现在我也会用OpenCV里的单应函数做这

阿里云Linux服务器初探 阿里云Linux服务器初探 因为钱包的关系,本人买了一个660元2年的1核1GB的小服务器(centos是Linux的发行版),在当初是用2核4GB(内存)的时候使用的是windows服务器,而…那段时间看阿里云说1core1gb的并不支持windows系统. 抱着学习Linux系统的决心,打算使用Command line来操作系统.预装的是Tomcat8与JDK8. 看起来很迷茫的我,顿时百度Linux,然后发现阿里云有Linux的图形化支持程序. Linux图像化

ReSharper代码排版格式 列对齐 本文提供全流程,中文翻译.Chinar坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) Chinar -- 心分享.心创新!助力快速完成 Resharper 的对齐设置为新手节省宝贵的时间,避免采坑! Chinar 教程对齐效果 1 安装最新版本的 ReSharper2017.3 2 Options -- 设置 3 Code Editing -- 代码编辑 4 Formatting Style -- 格式

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

业务的挑战 存储量量/并发计算增大 现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据,如果一家公司的数据量超过100T,且能通过数据产生新的价值,基本可以说是大数据公司了 .起初,一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS,后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘,该架构的基本能力包括事务.存储.索引和计算力.随着公司的慢慢发展,数据量在不断地增大,其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求,只有分布式化. 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES,再ECS提供的计算力变

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # author: Wang XiaoQiang ''' 功能介绍: 1.调用阿里云API,收集所有区域 ECS 信息 2.将需要的数据整理.生成 Excel 文档 3.关于阿里 sdk 的安装,api 的调用请参考阿里云官网 4.xlsxwriter 请参考这里:http://xlsxwriter.readthedocs.org/ ''' import json, sys try: from termcolor imp

PolarDB是阿里云基于MySQL推出的云原生数据库(Cloud Native Database)产品,通过将数据库中计算和存储分离,多个计算节点访问同一份存储数据的方式来解决目前MySQL数据库存在的运维和扩展性问题:通过引入RDMA和SPDK等新硬件来改造传统的网络和IO协议栈来极大提升数据库性能.代表了未来数据库发展的一个方向.本系列共2篇文章,主要分析为什么会出现PolarDB以及其技术实现. 由于PolarDB并不开源,因此只能基于阿里云公开的技术资料进行解读.这些资料包括从去年下半

本文转自:http://technet.microsoft.com/zh-cn/magazine/jj717232.aspx 英文版:http://msdn.microsoft.com/library/azure/jj717232.aspx 作者:Mark Simms 和 Michael Thomassy 供稿作者:Jason Roth 和 Ralph Squillace 审阅者:Brad Calder.Dennis Mulder.Mark Ozur.Nina Sarawgi.Marc Merc

这次来了个超厉害的新能力! 人脸智能打马赛克.人脸智能裁剪--各种操作,都能一步到位! 迫不及待想体验,戳链接:https://wj.qq.com/s2/3986990/e0ef/ 还没有搞懂,继续往下看-- 基于云开发+AI人脸检测与分析能力--任意给定一张图片,即可检测是否含有人脸,如有则返回人脸的位置.面部属性和质量信息.返回信息包括包括性别.年龄.表情.魅力.眼镜.头发.口罩.姿态及质量分. 具体会有什么不一样呢? 两个字,智能. 比如: 上传证件照照片大小不同,不需要手动裁减,就能实现

视觉 Vs. IMU 小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊 师兄:又遇到啥问题啦? 小白:是这样的,现在VIO(Visual-Inertial Odometry,视觉惯性里程计)很火,我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合,这样利用IMU测量的先验信息,可以给图像一个比较好的初值... 师兄:嗯嗯,这个思路没问题的啊,图像信息和 IMU 确实存在一定互补性,两者各有所长,取长补短.

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