写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

Dlib三维点云示例 源代码来自Dlib的示例代码http://dlib.net/3d_point_cloud_ex.cpp.html 在windows下需要链接winmm``comctl32``gdi32``imm32``user32等库. 下面的代码生成一个像是三维螺旋状的点云. 源码如下 #include <dlib/gui_widgets.h> #include <dlib/image_transforms.h> #include <cmath> using n

下载源代码请访问原文地址:借助全新 MATLAB® 适配器代码示例读取英特尔® 实感™ 摄像头数据流 简介 该可下载代码示例简要介绍了如何使用英特尔® 实感™ SDK 和 MATLAB 的图像采集工具箱适配器套件在 MATLAB® 工作区获取英特尔® 实感™ 摄像头(R200 和 F200)的原始摄像头数据流. 该示例代码支持 MATLAB 开发人员开发面向英特尔® 平台.并具备以下特性的英特尔® 实感™ 应用: 多数据流同步. 同时获取颜色数据流和景深数据流(见图 1). 多摄像头支持. 同时

x = [3, 11, 7, 0, -1, 4, 2]; nx = [-3:3]; h = [2, 3, 0, -5, 2, 1]; nh = [-1:4]; [y,ny] = conv_m(x,nx,h,nh) 结果:

1. pcread: 输入文件名,返回pointCloud类(用于存储点云).eg: pcloud = pcread(“filename.ply”) 2. pcshow: 输入pointCloud类,展示该点云图.eg: pcshow(pcloud) 3. pcshowpair: 输入两个pointCloud类,一起展示两个点云图.eg: pcshowpair(pcloud1,pcloud2). 4. pcregrigid: ICP算法求取两个点云图之间的转移矩阵,输入两个点云图,返回一个转移矩

1.功能简介 Matlab是三大数学软件之一,它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指.Matlab可以进行矩阵运算.绘制函数和数据.实现算法.创建用户界面.连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算.控制设计.信号处理与通讯.图像处理.信号检测.金融建模设计与分析等领域.本示例程序实现了PIESDK调用Matlab函数功能(peaks函数),从而使PIE SDK可以与Matlab紧密结合. 2. 功能实现说明 2.1. Matlab自定义函数 Matlab自定义函数是一个*.m脚本文件

可以参考官方的说明文档: http://cn.mathworks.com/help/matlab/matlab_external/get-started-with-matlab-engine-for-python.html MATLAB Engine API的使用文档: http://cn.mathworks.com/help/matlab/matlab-engine-for-python.html 原材料: 1.MATLAB 2015a  32位的 2.Python 2.7.13    32位

目录 1. 关键词 1.1. 说明 2. 下载地址 2.1. OneDrive高速云盘 2.1.1. 多版本的安装包 2.1.2. 多套数学建模的视频教程 2.2. 百度云 3. 安装教程 1. 关键词 Matlab 2019a x64.R2018a x64.2018 b x64.2015b x86 + x64 (x86为32位).2014b x86.7.0 x86.6.5 x86多个版本的安装包下载.安装和激活教程 + 多套数学建模视频教程 MATLAB 6.5免安装版下载.MATLAB使用视

介绍 这是一个关于 Egg.js 应用上云️的示例,笔者所在的大前端团队的已应用于生产. CI/CD & DevOps & GitOps & HPA 等这里暂不做讨论,因为每一个点篇幅都很长. 我这里的实验条件 一个可用的 Kubernetes 集群 已在集群中部署 Kube-Prometheus-Stack 已在集群中部署 Traefik v2.2 作为 Ingress Controller 已安装 Helm V3 示例项目 可直接做实验(文章写的再好,不如提供一个上云示例) G

CVPR2020:点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wei_Multi-Path_Region_Mining_for_Weakly_Supervised_3D_Semantic_Segmentat

这个示例使用 vue-cli 脚手架搭建 安装echarts依赖 npm install echarts -S 或者使用国内的淘宝镜像: 安装 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 使用 cnpm install echarts -S 创建图表 全局引入 main.js // 引入echarts import echarts from 'echarts' Vue.prototype.$echarts = ec

1 信号处理中的卷积 无论是信号处理.图像处理还是其他一些领域,我们经常会在一些相互关联的数据处理中使用卷积.卷积可以说是算法中一个非常重要的概念.这个概念最早起源于信号处理之中. 假设对于一个线性系统其在单位脉冲δ(t)的响应下,输出为h(t).那么在Aδ(t)的响应下输出为Ah(t).而所有的信号都可以用δ(t)乘以一个系数的和来表示.即 .于是对于线性系统而言,我们可以将当前及过去所有时刻信号(看出无数个脉冲乘以系数)产生的输出进行叠加来得到当前时刻的输出.即对于任意时刻 的输出为 .关于

https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/patch.html?ue 语法 patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch('XData',X,'YData',Y) patch('XData',X,'YData',Y,'ZData',Z) patch('Faces',F,'Vertices',V) patch(S) patch(___,Name,Value) patch(ax,___) p = patch(___)   说明 示例 pa

用matlab生成一个示例mat文件: clear;clc matrix1 = magic(5); matrix2 = magic(6); save matData.mat 用python3读取并写入mat文件: import scipy.io data = scipy.io.loadmat('matData.mat') # 读取mat文件 # print(data.keys()) # 查看mat文件中的所有变量 print(data['matrix1']) print(data['matrix

当查看 matplotlib 官方文档和示例时,你会发现不同的编码风格和使用模式.这些风格是完全有效的,各有其优缺点. 几乎所有的例子都可以转换成另一种风格,以实现相同的结果.当然,需要注意的是不要把自己的代码风格搞混. 两种不同的风格,都受官方支持. 下面是使用 matplotlib 的首选方式.首选 pyplot 风格,顶部的导入脚本通常是: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 风格一:直接调用绘图函数,下面是一个简单的例子:

简介:SqlRepoEx是 .Net平台下兼容.NET Standard 2.0人一个轻型的ORM.解决了Lambda转Sql语句这一难题,SqlRepoEx使用的是Lambda表达式,所以,对c#程序员来说,是非常简单的,其语法特点与Linq to Sql极为相似.不仅实现了完整的Select.Insert.Update.Delete等语句解析器,同时,也实现了Select.where.order by等子句,这些语句与子句均支持导出SQL语句,使得拼接复杂场景SQL语句变得轻松,SqlRep

PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类,与CloudViewer可视化类相比,PCLVisualizer使用起来更为复杂,但该类具有更全面的功能,如显示法线.绘制多种形状和多个视口.本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能,从显示单个点云开始.大多数示例代码都是用于创建点云并可视化其某些特征. 代码 章例3文件夹中,打开名为pcl_visualizer_demo.cpp的代码文件. 编译并运行程序 利用光盘提供的CMakeLists.txt文件,在

一.引言 近年来,SD-WAN作为一项新技术在行业应用领域里快速发展,企业对SD-WAN的接受度日渐提升,各厂商也纷纷提出解决方案.随着全球云计算领域的活跃创新和我国云计算发展进入应用普及阶段,越来越多企业已开始采用云计算技术部署信息系统,企业上云意识和能力不断增强.为了保障企业上云的正常进行,企业对网络产生了新的需求,在此背景下,云网融合应运而生.而SD-WAN已经成为云网融合领域的一个新的力量,包括思科.华为.青云.深信服等厂商都推出了自己SD-WAN解决方案.基础运营商,阿里云.腾讯云等云

在安装完PIESDK进行二次开发的过程中会遇到下面几种常见的开发配置问题,就写一个文档总结一下. 1.    新建项目无PIESDK模板问题 关于新建项目时候,找不到下图中的PIEMainApplication或者PIEMapApplication模板 解决方法: 1.定位问题: 打开VS2013或其他版本,打开VS工具条选择“工具”->“选项”->“项目和解决方案” 查看划红框区域用户项目模板位置路径有没有PIEMainApplication.zip或者PIEMapApplication.z

在vue-cli项目中使用echarts -->Wangqi   这个示例使用 vue-cli 脚手架搭建 安装echarts依赖 npm install echarts -S 或者使用国内的淘宝镜像: 安装 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 使用 cnpm install echarts -S 创建图表 全局引入 main.js // 引入echarts import echarts from 'ech

前言 在上节的内容中,我们已经通过一个简单的实例,将Docker-compose 进行了实际的应用.这一小节中.我们将通过学习和了解,着重认识容器的编排,上一节只算是一个小小的测试.在这一节中.我们将用最常见的技术. Springboot 作为后端应用 Nginx 作为反向代理 Mysql 持久化数据 Springboot 后端应用 引入JPA支持,以及MySQL的驱动 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</group