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

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.

欢迎关注微信公众号:sap_gui (ERP咨询顾问之家) 注:以下云ERP特指Saas ERP,非指ERP系统部署在云端. 不得不说,如今市场对传统ERP的接受度要远比云ERP高得多,95%的中大型企业在选ERP的时候无一例外都考虑传统ERP.按道理来说云是新生的技术,ERP搭配云理论上像是很多"大佬"说的趋势,但为何这个趋势没有燃烧起来,反而被现实市场的数据打脸了呢? 难道云ERP真的玩不转了吗? 只要你注意观察就会发现,网上关于云ERP的文章,无一例外都是在吹云ERP的各种优势:

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

当您第一次部署Sitecore体验平台时,您可以选择三种主要体系结构选项: 内部部署服务器解决方案 混合服务器方案 云服务器解决方案 您是选择将Sitecore作为云,内部部署还是混合解决方案运行,取决于组织的类型和规模.例如,一个小型组织可能只需要几台服务器,因此公共云解决方案可能是合适的,而大型企业组织可能需要自己的数据中心. 内部部署服务器解决方案 在内部部署解决方案中,您可以在自己的物理服务器上安装所有组件,例如Sitecore应用程序服务器和MongoDB. 您可以通过以下方式之一将S

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

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

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

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/

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

磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID) 1. 存储的数据一定分片: 2. 分基于软件的软RAID(如mdadm)和基于硬件的硬RAID(如RAID卡): 3. RAID卡如同网卡一样有集成板载的也有独立的(PCI-e),一般独立RAID卡性能相对较好,淘宝一搜便可看到他们的原形: 4. 现在基本上服务器都原生硬件支持几种常用的RAID; 5. 当然还有更加高大上的专用于存储的磁盘阵列柜产品,有专用存储技术,规格有如12/24/48盘一柜等

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

转载收藏一篇对nosql讲解的比较全面的文章:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/47908797 这篇文章将和大家聊聊为什么NoSQL会在关系型数据库已经非常普及的情况下异军突起? 诞生的原因 随着互联网的不断发展,各种类型的应用层出不穷,所以导致在这个云计算的时代,对技术提出了更多的需求,主要体现在下面这四个方面: 1. 低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 2. 支撑海量的数据和流量:对于搜索这样大型应用而

磁盘阵列RAID原理.种类及性能优缺点对比 原文:http://www.cnblogs.com/chuncn/p/6008173.html 磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID) 1. 存储的数据一定分片: 2. 分基于软件的软RAID(如mdadm)和基于硬件的硬RAID(如RAID卡): 3. RAID卡如同网卡一样有集成板载的也有独立的(PCI-e),一般独立RAID卡性能相对较好,淘宝一搜便可看到他们的原形: 4. 现在基本上服务

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

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云