摘要:在ROS kinetic下,利用realsense D435深度相机采集校准的RGBD图片,合成点云,在rviz中查看点云,最后保存成pcd文件. 一. 各种bug 代码编译成功后,打开rviz添加pointcloud2选项卡,当我订阅合成点云时,可视化失败,选项卡报错: 1)Data size (9394656 bytes) does not match width (640) times height (480) times point_step (32).  Dropping mes

文章由GIT博客迁移过来 程序下载地址(源码也在):点我下载 设计说明 10月20号晚上,准备写这么一个程序. 腾讯云万象优图每个账户提供50G的图片存储(支持黄图检测) 可以在截图之后,直接点击上传,自动将截图的程序上传到万象优图,不再有复杂的上传操作 3.也可以主动上传图片 设计实现 如上图所说,本来想对截图直接生成base64编码的字符串,然后使用该字符串利用二进制上传到腾讯云万象优图.但是,现在已有的.net API不支持二进制文件的上传,因此,这里就对不起观众了.现在采用的方案是:将截

1. 安装apache  apt-get update apt-get install apache2 service apache2 restart   通过浏览器访问服务器的IP,如果出现Apache欢迎界面,表示安装成功 2.安装php5.6    如果已经有装过,则先删除相关包 sudo apt-get purge `dpkg -l | grep php| awk '{print $2}' |tr "\n" " "` 添加以下 PPA sudo add-ap

    注:自己使用了mindjet manager来画思维导图已经有一段时间了,无疑mindjet manager的功能是很强大的,但是最近因为自己两台电脑都安装了mindjet manager,每次在不同电脑编辑同一份文档时,都要通过U盘或现在流行的网盘传输,才能在另一台电脑上继续进行编辑.最终寻求网络帮助,才发现mindjet manager早就有了云服务功能,欣喜之下,继续搜索,想要知道这云服务的具体使用方法,但最终得到的结果都令人可惜,基本上关于mindjet manager云服务功能

背景介绍 书写markdown笔记时,如何处理图片,实在是有些棘手的问题.每一张图都保存在当前文件夹? 每张图都自己重命名?每次上传到cnblogs博客都需要一张一张拖动?markdown已经非常成功 的实现了样式与内容的分离,但是图片是二进制文件,说什么也不可能嵌入到纯文本文件里的. 不过本文将介绍一种方案,把所有本地的图片存放在一个固定的绝对路径里,软件自动随机重命名 图片,不会导致文件名重复,并且利用腾讯云COS,在腾讯服务器上建立图床,完美实现,本地.md 文档与线上markdown博客

1.阿里云 OSS 登录阿里云,进入控制台. 打开侧边栏,找到对象存储 OSS. 右侧找到 Bucket 管理,点击创建 Bucket. 根据引导配置 Bucket 其他同城冗余存储和版本控制等增值服务可自选. 注意需要将读写权限设置为公共读 创建新的 RAM 用户,设置权限操作OSS. 移动到头像位置,选择访问控制. 点击用户,然后选择创建用户. 根据引导配置用户,勾选 Open API调用访问. 确认后将得到的 AccessKey ID 和 AccessKeySecret 记录下来,后续设置

版权声明:本文由腾讯云原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/196 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 产品的整个技术实现架构由Android/iOS APP.业务服务器以及腾讯云服务组成.其中,APP负责和用户进行交互,包含的功能模块有: 注册登录(支持微信.QQ等第三方账号登录) 拍照/录像 上传到云(腾讯云对象存储COS+内容分发网络CDN) 视频播放(本地播放

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

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正

在网络直播时代和现代信息技术条件下,教务管理正在由传统管理方式向数字化管理模式转变.教务管理创新需要现代信息技术来实现,使得教务管理的质量和效率得到了质的飞跃.图零直播,中国IT在线直播教育引领者,在国内开创全流程“直播”教学模式.图零直播系统2.0新闻发布会的召开,让这款被业界猜测和期待了许久的神秘产品终于和大家见了面. 图零直播总裁Larry向大家介绍了图零直播的教育理念---”在线教育我们只做直播”,首次提出了“场景娱乐化,内容丰富化,课程游戏化”诠释在线直播教育理念,大家都对图零2.0的

一.安装依赖库 pip install pytesseract pip install pillow 二.安装识图引擎tesseract-ocr https://pan.baidu.com/s/1QaYJc4ggpqhljf4sq_-WQw密码:2v4a 下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe并安装 三.修改pytesseract库指向tesseract的配置 1.找到python3的安装路径 2.修改pytesseract.py文件 2.将tesseract_

基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索,但是,如此重要的连接性信息在点云中是缺失的.为此,旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络,称之为 GeoNet,可建模点云所潜在表征的网格曲面特征. 为证明这种学习型的测地表示的有效性,旷视西雅图研究院.UCLA 等机构提出一种融合方案,即把 GeoNet 与其他 baseline 和 backbone 相结合,比如 PU-Net.PointNet++,用于若干对潜在网格曲面特征理解有较高要求的点云分析任务. 得益于对

本文档介绍腾讯云·万象优图服务端nodejs的部署和集成,搭建一个nodejs+nginx为基础,对web端或者移动端提供http签名接口服务的例子程序.注意:本文档只是简单的示例,展示了服务端为终端提供签名的基本示例,开发者务必根据自身业务开发相应的鉴权服务逻辑,并集成到自身服务器中. 1 环境准备 下面以在腾讯云云服务器CentOS 6.2 64位上安装nginx为例,简单介绍如何将腾讯云万象优图集成,对web端或者移动端提供http签名接口服务所需要的基础环境搭建.开发者可以根据自己业务的

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html 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:trainin

关于图床 什么是图床? 这并不是一个多么高大上的名词概念!用比较通俗的话来说,当你在撰写新文章时,你需要去插入图片以使得你的文章内容更加直观.易懂,这个时候有以下几种办法: 在博客根目录的 source 文件夹下新建一个image文件夹专门存放图片,在博文中引用的图片路径为 /image/图片名.后缀  对于那些想要更有规律地提供图片和其他资源以及想要将他们的资源分布在各个文章上的人来说,Hexo也提供了更组织化的方式来管理资源,将站点配置文件中的post_asset_fold

文章目录 关于图床 什么是图床? 墙内 墙外 关于在线分享演示文稿 在线分享演示文稿 工具分享 待补充 关于图床 什么是图床? 这并不是一个多么高大上的名词概念!用比较通俗的话来说,当你在撰写新文章时,你需要去插入图片以使得你的文章内容更加直观.易懂,这个时候有以下几种办法: 在博客根目录的 source 文件夹下新建一个image文件夹专门存放图片,在博文中引用的图片路径为 /image/图片名.后缀  对于那些想要更有规律地提供图片和其他资源以及想要将他们的资源分布在各个文

点云由庞大的数据集组成,这些数据集通过距离.颜色.法线等附加信息来描述空间三维点.此外,点云能以非常高的速率被创建出来,因此需要占用相当大的存储资源,一旦点云需要存储或者通过速率受限制的通信信道进行传输,提供针对这种数据的压缩方法就变得十分有用.PCL库提供了点云压缩功能,它允许编码压缩所有类型的点云,包括“无序”点云,它具有无参考点和变化的点尺寸.分辨率.分布密度和点顺序等结构特征.而且,底层的octree数据结构允许从几个输入源高效地合并点云数据. 图1 点云压缩示意图 下面,我们解释单个点

目录 1. 环境准备 2. 开发工具配置Git和SSH 3. 配置SSH到码云 4. 创建一个项目 5. Clone项目到本地 6. Push项目到码云 1. 环境准备 1.1 本机配置Git Home 1.1.1 本机环境说明     此处演示使用的Eclipse,系统为Windows 10 以为参考 1.1.2 配置环境变量     进入控制面板 - 系统与安全 - 系统 - 高级系统设置:系统属性 - 高级 - 环境变量:用户变量 - 新建变量:HOME,值:E:\win10\360dow

七牛云图床和Markdown使用 1.图床是什么? 图床一般是指储存图片的服务器,有国内和国外之分.国外的图床由于有空间距离等因素决定访问速度很慢影响图片显示速度.国内也分为单线空间.多线空间和cdn加速三种.来自百度百科 2.为什么要使用图床? 目前的网站.博客等站点中,除了大型网站,官方网站等会自建图片.视频等专用于存放文件的服务器.其他站点如果是这类文件很多,而且具有较强的依赖性质(服务迁移等情况)的话,那么将是一件复杂的事情,因为每个站点的文件存储方式不同.目前主流站点文章的写作方案是M

背景分析 不同于EasyDSS流媒体服务器与EasyDSS流媒体解决方案(EasyDSS流媒体解决方案就是通过EasyDSS流媒体服务器完善业务层研发而来),EasyDSS流媒体服务器和EasyDSS云平台在功能和使用定位上就真的存在较大的差别了. EasyDSS流媒体云平台解决方案提供了一种按需直播的解决方案,只有在用户有需要观看的时候,才会启动内网的摄像机直播推流,云服务器开始进行直播切片,在较大一部分无人观看的时间内,都处于空闲状态,只会间隔一定时间内与云平台进行心跳保活并根据是否需要抓取

原文链接 背景 两个点云要注册在一块,一般分两个步骤:先做一个大致的对齐,也就是所谓的初始注册,一般可以通过一些可靠的点对来计算得到(如图3所示):然后在初始注册的基础上进行精细注册,提升注册的精度(如图4所示).精细注册的方法,一般采用ICP算法,也就是最近点迭代的方法. ICP算法总览 下面先总的介绍一下ICP算法,之后再详细介绍里面的一些重要步骤. 算法输入是两片有部分重叠的点云a和b,并且已经初始注册好了,输出是ICP注册的刚体变换T: 1. 对b进行点采样,得到采样点集s 2. 在a中