双目结构光三维扫描仪获得的三维点云模型（GIF）

python处理点云数据并生成三维点云模型

1.python代码: 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 4 #f=open('point cloud.txt','r') 5 f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r') 6 point=f.read() 7 f.close() 8 l1=point.replace('\n',','…

3D-camera结构光原理

3D-camera结构光原理目前主流的深度探测技术是结构光,TOF,和双目.具体的百度就有很详细的信息. 而结构光也有双目结构光和散斑结构光等,没错,Iphone X 的3D深度相机就用散斑结构光. 我用结构光模块做过实验,主要考虑有效工作距离,精度和视场角是否满足需求. 本文对结构光(Structured Light)技术做一个比较全面的简介. 结构光三维成像的硬件主要由相机和投射器组成,结构光就是通过投射器投射到被测物体表面的主动结构信息,如激光条纹.格雷码.正弦条纹等:然后,通过单个或…

TOF与结构光技术分析

TOF与结构光技术分析一．概述结构光(Structuredlight),通常采用特定波长的不可见的激光作为光源,它发射出来的光带有编码信息,投射在物体上,通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息. 光飞行时间法(TOF),利用测量光飞行时间来取得距离,简单来说就是,发出一道经过处理的光,碰到物体以后会反射回来,捕捉来回的时间,因为已知光速和调制光的波长,所以能快速准确计算出到物体的距离. TOF技术主要是为了实现3D成像而生,X,Y两维的手机拍照大家都非常熟悉了,TO…

教你如何认识人脸识别开发套件中的双目摄像、3D结构光摄像头、单目摄像头的区别及详细讲解

深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动…

3D结构光

3D结构光 3D结构光的整个系统包含结构光投影设备.摄像机.图像采集和处理系统.其过程就是投影设备发射光线到被测物体上,摄像机拍摄在被测物体上形成的三维光图形,拍摄图像经采集处理系统处理后获得被测物体表面数据.在这个系统中,当相机和投影设备相对位置一定时,投射在被测物体上的光线畸变程度取决于物体表面的深度,所以在拍摄图像中可以得到一张拥有深度的光线图像. 3D结构光的根本就是通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构,再通过这一信息进行更深度的应用. 1 红外发射器红外光发射部分是整个3D视觉重要的…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

结构光和ToF

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OpenGL（五）三维变换之模型视图矩阵

计算机三维图形学中,一个基本的任务是如何描述三维空间中一个物体位置的变化,也就是如何描述物体的运动.通常情况下,物体位置的变化包含三个基本的变化:平移.旋转和缩放,物体的运动也可以用这三个基本的运动形态的组合来描述. 图形学中物体运动的数学表述是:将点的初始位置坐标P0映射到经过平移.旋转.绽放后的新位置P1的过程. 平移: 平移就是在原始的三维空间坐标点上分别加上对应方向上的平移量: 旋转: 旋转分为两类:在二维平面和三维空间中的旋转. 二维平面上的旋转: 相对坐标注原点旋转角度θ: 以矩阵…

WebGL简易教程(六)：第一个三维示例(使用模型视图投影变换)

目录 1. 概述 2. 示例:绘制多个三角形 2.1. Triangle_MVPMatrix.html 2.2. Triangle_MVPMatrix.js 2.2.1. 数据加入Z值 2.2.2. 加入深度测试 2.2.3. MVP矩阵设置 3. 结果 4. 参考 1. 概述在上一篇教程<WebGL简易教程(五):图形变换(模型.视图.投影变换)>中,详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的模型变换.视图变换以及投影变换的过程.不过那篇教程是纯理论知识,这里就具体结合一个实际的例子…

微信小程序之结构目录、视图层、双线程模型、生命周期、事件传递冒泡、组件、request、登录授权及支付

结构目录与配置介绍视图层与基础语法双线程模型生命周期事件.传递和冒泡组件.自定义组件.组件事件传递页面 Request.路由跳转.本地存储登录(后端实现) | 授权(后端实现) 支付(后端代码实现)…

CNN结构演变总结（二）轻量化模型

CNN结构演变总结(一)经典模型导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…

[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…

CVPR2020：点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab…