对于2D边界框的应用时比较广泛地,它为一个简单匹配建立了很小的计算规则,3D模型的boundingbox则比较困难,计算代价较大.对于PCL库的使用则降低了计算难度,三维数值化降低了建模过程,可以使用简单的边界框规则. 对于 如何获取最大最小值过程:在载入时去 进行一个 简单 一次交换排序,选取最小最大值... 计算边界框. 引自天行健,君子以自强不息的 文章: 原文链接:http://www.cppblog.com/lovedday/archive/2008/02/23/43122.html

利用最小二乘法估计样点表面法向,并显示 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h

1.faster_rcnn_end2end训练 1.1训练入口及配置 def train(): cfg.GPU_ID = 0 cfg_file = "../experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml" cfg_from_file(cfg_file) if not False: # fix the random seeds (numpy and caffe) for reproducibility np.random.seed(cfg.RNG_SEE

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 &

pcl网格模型有三种可选的显示模式,分别是面片模式(surface)显示,线框图模式(wireframe)显示,点模式(point)显示.默认为面片模式进行显示.设置函数分别为: void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToSurfaceForAllActors ( ) void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToWireframeForAllAct

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/

贪婪三角形投影算法 在pcl-1.8测试 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/vtk_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> #include <

参考资料: http://www.cnblogs.com/newpanderking/articles/4022322.html VS2010+PCL配置 PCL共有两种安装方式 安全安装版,个人配置版.注:个人配置版需要安装QT. 2.安装PCL 个人笔记本配置: WIN10 64, VS2010. 第一次去官方下载64位版本,安装失败. 第二次改用32位的PCL库可以安装上.但是有一个小问题就是OpenNI 1.3.2无法安装在64位机器上,必须重新安装. 最后的安装框架如下: 其中: Bo

1. PCLBase pcl_base.h中定义了PCL中的基类PCLBase,PCL中的大部分算法都使用了其中的方法. PCLBase实现了点云数据及其索引的定义和访问. 两个主要的变量input_ ,indices_. 2. Feature feature.h中定义了特征基类Feature,一些适用于所有特征的通用的3D操作在类里实现. Feature实现了特征的计算框架,包括两部分:近邻搜索(“k最近邻”用于定义某个点的特征)和特征计算. 5个主要的变量用于定义近邻搜索:surface_

PCD版本 在点云库(PCL)1.0版本发布之前,PCD文件格式有不同的修订号.这些修订号用PCD_Vx来编号(例如,PCD_V5.PCD_V6.PCD_V7等等),代表PCD文件的0.x版本号.然而PCL中PCD文件格式的正式发布是0.7版本(PCD_V7). 文件头格式 每一个PCD文件包含一个文件头,它确定和声明文件中存储的点云数据的某种特性.PCD文件头必须用ASCII码来编码.PCD文件中指定的每一个文件头字段以及ascii点数据都用一个新行(\n)分开了,从0.7版本开始,PCD文件

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法.在VTK.PCL.MRPT.MeshLab等C++库或软件中都有实现,可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵,原理简单且具有较好的精度,但是由于采用了迭代计算,导致算法计算速度较慢,而且采用ICP进行配准计算时,其对待配准点云的初始位置有一定要求,若所选初始位置不合理,则会导致算法陷入局部最优.PCL点云库已经实现了多种

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越

1.超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”.与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块.与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成很多小块,并研究每个小块之间的关系.这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了,在图像分割中,像素聚类形成超像素,以超像素关系来理解图像已经广为研究.本质上这种方法是对局部的一种总结,纹理,材质,颜色类似

1.点云的频率 今天在阅读分割有关的文献时,惊喜的发现,点云和图像一样,有可能也存在频率的概念.但这个概念并未在文献中出现也未被使用,谨在本博文中滥用一下“高频”一词.点云表达的是三维空间中的一种信息,这种信息本身并没有一一对应的函数值.故点云本身并没有在讲诉一种变化的信号.但在抽象意义上,点云必然是在表达某种信号的,虽然没有明确的时间关系,但应该会存在某种空间关系(例如LiDar点云).我们可以人为的指定点云空间中的一个点(例如Scan的重心或LiDar的“源”),基于此点来讨论点云在各个方向

点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体

点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理.其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样.我认为原因有以下几个方面: 点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义.所以点云无法建立横纵坐标之间的联系. 点云在空间中是离散的.和图像,信号不一样,并不定义在某个区域上,无法以某种模板的形式对其进行滤波.换言之,点云没有图像与信号那么明显的定义域. 点云在空间中分布很广泛.历整个点云中

R-CNN系列均训练了Bounding-box回归器来对窗口进行校正,其目标是学习一种转换关系将预测得到的窗口P映射为真实窗口G(Ground truth). 变换方式 可以通过简单的仿射变换以及指数变换将当前预测出的Bounding-box P向Ground truth纠正: \[ \begin{cases} \widehat{G_x}=P_wd_x(P)+P_x \\ \widehat{G_y}=P_hd_y(P)+P_y \end{cases} \tag{仿射} \] \[ \begin{

本文原创 如转载请注明出处!!! 本博客地址http://www.cnblogs.com/we-jack 本文原创,如果有同样需求的小伙伴请第一时间联系我 或者在留言区留言 上次为大家提供了3D模型的展示之后 发现网上有很多想要计算3D模型表面积和体积的需求 那么经过掉了几百根头发的艰辛历程之后 终于为大家解决了这一需求 按照惯例先上图为证 当然我这样写 有的人认为我在忽悠 你说你的体积 表面积是这就是这啊 没有可验证性么 那好~ 没有对比就没有伤害 下面是某3D打印网站上传同样模型后给出的数据

首先PCL定义了搜索的基类pcl::search::Search<PointInT> template<typename PointT> class Search 其子类包括:KD树,八叉树,FLANN快速搜索,暴力搜索(brute force),有序点云搜索. The pcl_search library provides methods for searching for nearest neighbors using different data structures, in

(1)Euclidean分割 欧几里德分割法是最简单的.检查两点之间的距离.如果小于阈值,则两者被认为属于同一簇.它的工作原理就像一个洪水填充算法:在点云中的一个点被“标记”则表示为选择在一个的集群中.然后,它像病毒一样扩散到其他足够近的点,从这些点到更多点,直到没有新的添加为止.这样,就是一个初始化的新的群集,并且该过程将以剩余的无标记点再次进行. 在PCL中,Euclidean分割法如下: #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/segmen