pcl三维点云生成obj

2026-08-10

PCL学习（二）三维模型转点云 obj转pcd----PCL实现

#include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/obj_io.h> #include <pcl/PolygonMesh.h> //#include <pcl/ros/conversions.h>//formROSMsg所属头文件: #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/vtk_lib_io.

python读取三维点云球坐标数据并动态生成三维图像与着色

关键步骤: 1.首先通过读取.txt文本数据并进行一系列字符串处理,提取显示所需要的相关数据矩阵 2.然后利用python的matplotlib库来进行动态三维显示备注:matplotlib在显示2d数据可视化方面有着绝对的优势,但是在三维点云显示方面则存在很多问题,首先一个就是显示几千几万点以上甚至更多三维点的时候,电脑CPU明显跟不上,计算机显示明显变得卡顿,所以当需要显示更多的点的时候,建议使用python的另一个利用GPU渲染的库vispy,本人亲测,普通i5,GTX750台式机显示个

[PCL]2 点云法向量计算NormalEstimation

从GitHub的代码版本库下载源代码https://github.com/PointCloudLibrary/pcl,用CMake生成VS项目,查看PCL的源码位于pcl_features项目下 1.Feature类: template <typename PointInT, typename PointOutT> class Feature : public PCLBase<PointInT> 注意 Feature是一个泛型类,有一个compute方法. template &

第一周：读取XML深度数据并将其重建为三维点云

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

Matlab给三维点云添加高斯噪声和随机噪声

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

彩色点云生成mesh的纹理

上一篇文章 https://www.cnblogs.com/lovebay/p/11423576.html ,我们使用MPA算法实现了点云生成mesh,但仅仅实现mesh的顶点着色,为了让mesh有更丰富更真实的纹理信息,这篇文章将实现密集的彩色点云为mesh生成高清的纹理,实现方法如下: 第一步:mesh的法线估计(正确的法向) 第二步:mesh批量分割(得到多个mesh小块),分割原则:同一个mesh小块,在某个方向的投影可见的. 第三步:将多个mesh小块批量生成高清纹理. 第四步:将多

CVPR2020：端到端学习三维点云的局部多视图描述符

CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_Multi-View_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf

CVPR2020：三维点云无监督表示学习的全局局部双向推理

CVPR2020:三维点云无监督表示学习的全局局部双向推理 Global-Local Bidirectional Reasoning for Unsupervised Representation Learning of 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Rao_Global-Local_Bidirectional_Reasoning_for_Unsupervised_Repr

超好玩！10款神奇的字符图案 & 词汇云生成工具

在这里,我们推荐10款惊人的字符图案生成工具.词云可以定义为词频的图形表示,而字符图案发生器是一个把数据,如文字和标签在以视觉和吸引人的方式展示的简单的工具.这些生成工具具有不同的功能,其中包括不同的字体,形状,布局和编辑功能. 您可能感兴趣的相关文章 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题推荐35款精致的 CSS3 和 HTML5 网页模板让人爱不释手的精美 Web 应用程序图标素材赞!10套精美的免费网站后台管理系统模板精选12款优秀 jQuery Ajax

delphi 连接 c++ builder 生成obj文件

delphi 连接 c++ builder 生成obj文件 delphi 可以连接c++ builder 生成OMF格式的obj文件,会报一个错.[DCC Error] E2065 Unsatisfied forward or external declaration: 'xXXX' 函数名没有找到,在头文件里加一个未公开的参数 #pragma option push -V?- 解决问题. 主意函数名,有可能会有“_”下划线参考:http://m.blog.csdn.net/blog/fghy

Dlib三维点云示例

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

使用阿里云生成的pem密钥登录

我用的阿里云生成的ssh密钥,服务器上已有公钥,私钥为.pem文件,下载在本地,网上都说要转换为.ppk再用,其实用secure不必转换一..pem和.ppk文件区别 .pem 密钥通用格式 .ppk putty专用格式(out了) 二.使用putty远程登录(要转换为.ppk文件才能用)(out了不推荐使用) 1.下载转换工具 puttygen https://the.earth.li/~sgtatham/putty/latest/w64/puttygen.exe?spm=5176.202

jquery 根据后台传递过来的三维数组动态生成三级菜单

根据后台传递过来的三维数组动态生成三级菜单 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-U

python词云生成-wordcloud库

python词云生成-wordcloud库全文转载于'https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11208274.html#autoid-0-0-0' 一.wordclound库基本介绍 1.1wordclound wordcloud是优秀的词云展示第三方库词云以词语为基本单位,更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装二.wordcloud库使用说明 2.1 wordcloud库的使用 wordcloud.WordCloud()代表一个

29 基于PCL的点云平面分割拟合算法技术路线（针对有噪声的点云数据）

0 引言最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较

从当当客户端api抓取书评到词云生成

看了好几本大冰的书,感觉对自己的思维有不少的影响.想看看其他读者的评论.便想从当当下手抓取他们评论做个词云.想着网页版说不定有麻烦的反爬,干脆从手机客户端下手好了.果其不然,找到一个书评的api.发送请求就有详情的json返回,简直不要太方便... 要是对手机客户端做信息爬取,建议安装一个手机模拟器. 思路: 在安装好的手机模拟器设置好用来抓包的代理,我用的charles.记得安装证书,不然抓不了https的数据包. 然后安装当当客户端,打开进到书评页面. 然后成功在charles找到了这个接口

Python词云生成

一.目的 1. 熟悉jieba库和wordcloud库的使用方法: 2. 熟悉文本词频统计和词云生成的基本方法. 二.内容 1. 从网上自行下载一个长篇英文小说,统计并输出该小说中词频最大的TOP 20结果.利用该文本和wordcloud库.imageio库等,生成一个属于自己的词云图形. 代码: import wordcloud import imageio image=imageio.imread("苹果.jpg") f=open("Free Realms.txt&quo

三维点云去噪无监督学习：ICCV2019论文分析

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要

Geo-CNN的三维点云

Geo-CNN的三维点云 Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 摘要深度卷积神经网络(CNNs)的最新进展促使研究人员采用CNNs直接对三维点云中的点进行建模.局部结构的建模已经被证明是卷积结构成功的关键,研究人员在特征提取层次中开发了局部点集的建模.对于局部区域内点间几何结构的显式建模研究却很少.提出GeoCNN,它对每个点及其局部邻域应用一种称为GeoConv的类卷积运算.在提取中心点与相邻点

CVPR2020：训练多视图三维点云配准

CVPR2020:训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型:https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Gojcic_Learning_Multiview_3D_Point_Cloud_Registration_CVPR_2020_pap

[Part 4] 在Windows 10上源码编译PCL 1.8.1支持VTK和QT，可视化三维点云

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/2d809f92/,欢迎阅读! Part-4: Compile pcl with vtk qt5 support from source on windows. Series Part-1: Install and Configure Qt5 on Ubuntu 16.04 Part-2: Install and Configure VTK 8.1.0 from source with Qt5 on Ubuntu 16.04 P

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