博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/6046411.html RCNN是从图像中检测物体位置的方法,严格来讲不属于三维计算机视觉.但是这种方法却又非常非常重要,对三维物体的检测非常有启发,所以在这里做个总结. 1.RCNN - the original idea "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation"这篇文章提出了用…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5971976.html 机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置,姿态.图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了.而从三维场景中提取物体还有待研究.目前已有的思路是先提取关键点,再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述,最后与待检测物体进行比对,得到点-点的匹配.个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化. 对于缺乏表面纹理信息,或局部曲率变化很小,或点…

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=84 在本小节我们学习如何从PCD文件中读取点云数据. 代码 章例1文件夹中,打开名为pcd_read.cpp的代码文件.同目录下可找到测试点云文件test_pcd.pcd. 解释说明 现在,我们解析上面打开的代码. #include <iostream> //标准C++库中的输入输出类相关头文件. #include <pcl/io/pcd_io.h> //pc…

MeshLab是一个开源.可移植和可扩展的三维几何处理系统,主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格.它支持多种文件格式: import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALN export:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, VRML, DXF, GTS, U3D, IDTF, X3D 下面来试一下MeshL…

在OneThink(ThinkPHP3.2.3)中整合阿里云OSS的PHP-SDK2.0.4,实现本地文件上传流程 by shuijingwan · 2016/01/13 1.SDK安装 github地址:https://github.com/aliyun/aliyun-oss-php-sdk 2.复制aliyun-oss-php-sdk-master\src\OSS至passport.hmwis.com\ThinkPHP\Library\Vendor\OSS,如图1.2 复制aliyun-os…

作者:阿里云用户dvbhack 受论坛排版和格式限制,这篇帖子的格式不是很利于阅读,如果你看帖子觉得不那么舒服,可以看我发表在自己博客上的原文:http://www.ofcss.com/2014/04/25/use-aliyun-ace-cache-in-laravel4.html ===================以下是正文=================== 之前我写了一篇 在 Laravel 4 框架中使用阿里云 OCS 缓存 的文章,介绍了如何通过扩展 Laravel 4 来支持需…

如果您购买了阿里云服务器,恰巧又在使用Ubuntu操作系统,那么恭喜你来对地方了,今天给大家分享一下如何在Ubuntu中登陆阿里云服务器: 主要使用两款软件:1.SecureCRT:2.SecureFX:前者是命令行界面,功能类似xShell,后者则提供了图形操作界面,权且当做是xFTP吧,xShell和xFTP是我以前在windows系统中使用的服务器连接软件,它有类似Linux的终端模拟,同时可以配合xFTP显示图形界面,后来换用Ubuntu之后,找到了SecureCRT和SecureFX用…

在VSCode中使用码云 一.SSH公钥 使用SSH公钥可以让你在你的电脑和码云通讯的时候使用安全连接(Git的Remote要使用SSH地址) 链接 https://gitee.com/profile/sshkeys 使用易于记住和区分设备的标题,如 Albertiy's SSH Key 公钥生成方式:码云(Gitee.com)帮助文档 注:username使用具有唯一性的 "XXXX@XXXX.com" 结构,如Windows系统使用 "用户名@PC名.com"…

如何在 Centos7 中使用阿里云的yum源 1. 备份原来的yum源 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup 2. 下载阿里云的CentOS-Base.repo 到/etc/yum.repos.d/ wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 或者…

在我的电脑中删除wps云文档图标 右键点击win10左下角选择运行,输入regedit打开注册表后,找到以下注册表路径: HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\MyComputer\NameSpace 之后删除wps云文档所在的注册表分支即可. ============== End…

Linux 的简单命令: ls(list)功能:列出目录内容 cd(change directory)功能:切换目录 touch 1.txt 在当前目录创建一个文件1.txt clear:清除屏幕 pwd:显示当前工作目录 mkdir: 创建目录 cat 文件名:显示指定文件的所有内容(用于文件内容少的情况) less [参数] 文件名 :分页显示文件内容,操作更详细 more 文件名:分页显示文件内容,还支持直接跳转行等功能(用于文件内容多的情况) tall命令:用来显示指定文件末尾内容,不指…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5064848.html 除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外,一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感.Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法,其对物体姿态变化鲁棒性好,对旋转不敏感,可以很好的检测出物体的角点.甚至对于标定算法而言,HARRIS角点检测是使之能成功进行的基础. HARRIS算法的思想还是很有意思的.很聪明也很trick. 1.Harris 算法 其思想及数学推导…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5046479.html 关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点 = 特征点: 关键线 = 边缘: 关键面 = foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(har…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5013968.html 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…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5000147.html 分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5069311.html 关键点检测往往需要和特征提取联合在一起,关键点检测的一个重要性质就是旋转不变性,也就是说,物体旋转后还能够检测出对应的关键点.不过说实话我觉的这个要求对机器人视觉来说是比较鸡肋的.因为机器人采集到的三维点云并不是一个完整的物体,没哪个相机有透视功能.机器人采集到的点云也只是一层薄薄的蒙皮.所谓的特征点又往往在变化剧烈的曲面区域,那么从不同的视角来看,变化剧烈的曲面区域很难提取到同样的关键点…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5051533.html 关键点检测本质上来说,并不是一个独立的部分,它往往和特征描述联系在一起,再将特征描述和识别.寻物联系在一起.关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础.但本章节仅在低层次视觉上讨论点云处理问题,故所有讨论都在关键点检测上点到为止.NARF 算法实际上可以分成两个部分,第一个部分是关键点提取,第二个部分是关键点信息描述,本文仅涉及第一个部分. 在文章开始之前,有非常重要的一点要说明,点云中任…

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…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5017428.html 1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5010771.html 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).…

1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就…

博客转载自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/78131318 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. 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,长方体的盒子可能是牛奶盒......对于复杂场景中的物体,其几何外形可以归结于简单的几何形状.这为分割带…

RCNN是从图像中检测物体位置的方法,严格来讲不属于三维计算机视觉.但是这种方法却又非常非常重要,对三维物体的检测非常有启发,所以在这里做个总结. 1.RCNN - the original idea —— <Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 这篇文章提出了用CNN网络来对物体进行检测的思路. Q: a. CNN网络中存在卷积层和池化层,每次池化都会弱化物体的位置信…

上一篇:http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截图了一些ICP算法进行点云匹配的类图. 但是将对应点剔除这块和ICP算法的关系还是没有理解. RANSAC算法可以实现点云剔除,但是ICP算法通过稳健性的算法实现匹配,似乎不进行对应点剔除.是不是把全局的点云匹配方法和局部点云匹配方法搞混了? ICP算法可以通过三种方式处理噪声.部分重叠的问题:剔除.权重.Trimmed方法和稳健估计方法.下面分析一下PCL中关于ICP算法的实现. 首先是Iter…

机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置,姿态.图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了.而从三维场景中提取物体还有待研究.目前已有的思路是先提取关键点,再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述,最后与待检测物体进行比对,得到点-点的匹配.个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化. 对于缺乏表面纹理信息,或局部曲率变化很小,或点云本身就非常稀疏的物体,采用局部特征描述子很难有效的提取到匹配对.所以就有了所谓基于Point Pair 的…

PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案.显然,这只能用有序的点云来完成,因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致.例如,如果你从一个传感器Kinect或Xtion的点云,你可以用这个来检索640x480 RGB图像匹配的点云. 就是将点云文件PCD保存成PNG文件,程序如下 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/png_io.h> int main(int argc, char** argv) { // 创建点云…

在使用PCL库的时候,经常需要显示点云,可以用下面这段代码: #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud; pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Viewer"); viewer.showCloud (cloud); while (!viewer.wasStopped ()) { }…

作者:阿里云用户 supechina Laravel 是我最近用得非常多而且越用就越喜欢的一款PHP框架,由于没有向下兼容的历史包袱,完全面向对象的风格,借助 Facades 优雅的 IoC Container 实现,采用 Composer 进行包管理,可以方便地引入和使用开源社区里的优秀组件……总而言之,这是一款真正让你能够 "code happy" 的“巨匠级PHP开发框架”. 在尝试把自己的 Laravel App 部署到阿里云的时候,遇到了一个问题: Laravel 支持 Me…

之前因为下载Docker镜像很慢所以用了一家国内的镜像DaoCloud,今天要用的是阿里云的镜像库. 首先要开通了阿里云开发者帐号,地址 : https://dev.aliyun.com/search.html 开通之后在个人中心中点击加速器,然后就看到自己的镜像库地址啦.并且下边有针对不同系统的配置过程,但是我用的CentOS7中的配置却不太一样. 查看自己的Docker 版本: 按照官方的说明,下来应该要这样配置: 或者想配置启动参数,可以使用下面的命令将配置添加到docker daemon…

小弟初来乍到,这也是我的第一篇文章,写的不好的地方还望指正.谢谢各位! 引言 短信服务(Short Message Service)是阿里云为用户提供的一种通信服务的能力,支持快速发送短信验证码.短信通知等.(我这里只讲一个最基本的短信的发送验证码的功能) 1.欲练神功,挥刀子宫嘛.咱们先要把环境搭建好才能安心的完善功能嘛 首先必须在阿里云注册一个账号 在产品中找到短信服务,然后免费开通就行了.在开通服务之后,通过实名认证然后申请短信签名及短信模板.你需要创建一个accessKeyId的键值,注…