体素栅格八叉树代码

2024-10-21

ROS 八叉树地图构建 - 安装 octomap 和 octomap_server 建图包！

项目要用到八叉树库 Octomap 来构建地图,这里记录下安装.可视化,并启用带颜色的 Octomap 的过程. 一.Apt 安装 Octomap 库如果你不需要修改源码,可以直接安装编译好的 octomap 库,记得把 ROS 版本「kinetic」替换成你用的: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap* 上面这一行命令等价于安装以下的 octomap 组件: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap ros-

Bootstrap CSS 栅格、代码和表格

一.bootstrap栅格 Bootstrap 提供了一套响应式.移动设备优先的流式网格系统,随着屏幕或视口(viewport)尺寸的增加,系统会自动分为最多12列. Bootstrap 网格系统(Grid System)的工作原理: 网格系统通过一系列包含内容的行和列来创建页面布局.下面列出了 Bootstrap 网格系统是如何工作的: 行必须放置在 .container class 内,以便获得适当的对齐(alignment)和内边距(padding). 使用行来创建列的水平组. 内容应该放

VoxelGrid体素滤波器对点云进行下采样

使用体素化网格方法实现下采样,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准.曲面重建.形状识别等算法速度中非常实用. PCL实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格(可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合),然后在每个体素(即,三维立方体)内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素就内所有点就用一个重心点最终表示,对于所有体素处理后得到过滤后的点云.这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确. 所

Bootstrap入门（二）栅格

Bootstrap入门(二)栅格 Bootstrap入门(二)栅格全局CSS样式--栅格先引入本地的CSS文件(根据自己的文件夹,有不同的引入地址,我是放在一个新建的名为css的文件夹中) container 容器,栅格系统是依赖容器存在的 ... Bootstrap 提供的栅格系统,随着屏幕或视口(viewport)尺寸的增加,系统会自动分为最多12列. 栅格系统用于通过一系列的行(row)与列(column)的组合来创建页面布局.参数: 超小屏幕手机 (<768px) 小屏幕平板 (

iOS 瀑布流之栅格布局

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14760.html 一 .效果预览二.确定需求由下面的需求示意图可知模块的最小单位是正方形,边长是屏幕宽除去边距间隔后的四等份,而每个模块的样式有小正方形(1:1).大正方形(2:2).横长方形(2:1).纵长方形(1:2),动态的根据服务器下发模块样式绘制布局,可以横向滑动,限定为两行的高度. 注意:上面的示意宽高比是约等于,忽略了间距,计算的时候千万别忘了. 三.实现思路由上需求分析可知,我们可以让后台每个模块

从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网

对VSLAM和三维重建感兴趣的在计算机视觉life"公众号菜单栏回复"三维视觉"进交流群. 小白:师兄,上次你讲了点云拼接后,我回去费了不少时间研究,终于得到了和你给的参考结果差不多的点云,不过,这个点云"可远观而不可近看",放大了看就只有一个个稀疏的点了.究竟它能干什么呢? 师兄:这个问题嘛...基本就和SLAM的作用一样,定位和建图小白:定位好理解,可是师兄说建图,这么稀疏的地图有什么用呢? 师兄:地图分很多种,稀疏的,稠密的,还有半稀疏的等,你输出

PCL中点云数据格式之间的转化

(1) 关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别 pcl::PointXYZ::PointXYZ ( float_x, float_y, float_z ) 区别: struct PCLPointCloud2 { PCLPointCloud2 () : header (), height (), width (), fields (), is_bigendian (), row_step (), dat

PCL滤波介绍(3)

(1)从一个点云中提取索引如何使用一个,基于某一分割算法提取点云中的一个子集. 代码解析 #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/samp

PCL滤波介绍(1)

在获取点云数据时 ,由于设备精度,操作者经验环境因素带来的影响,以及电磁波的衍射特性,被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响,点云数据中讲不可避免的出现一些噪声.在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步,对后续的影响比较大,只有在滤波预处理中将噪声点 ,离群点,孔洞,数据压缩等按照后续处理定制,才能够更好的进行配准,特征提取,曲面重建,可视化等后续应用处理,PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法,例如:双边滤波,高斯滤波,条件滤波,直通滤波,基于随机采样一致性滤波,PC

[web建站] 极客WEB大前端专家级开发工程师培训视频教程

极客WEB大前端专家级开发工程师培训视频教程教程下载地址: http://www.fu83.cn/thread-355-1-1.html 课程目录:1.走进前端工程师的世界HTML51.HTML5与HTML4的区别2.HTML5新增的主体结构元素3.HTML5新增的的非主体结构元素 4.HTML5表单新增元素与属性5.HTML5表单新增元素与属性(续)6.HTML5改良的input元素的种类 7.HTML5增强的页面元素8.HTML5编辑API之Range对象(一)9.HTML5编辑API之

PCL几种采样方法

(1)下采样 Downsampling 一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提高程序的运行速度, #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> int main(int argc, char*

PCL关键点（1）

关键点也称为兴趣点,它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性,区别性的点集,从技术上来说,关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多,与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示,而且不失代表性和描述性,从而加快了后续的识别,追踪等对数据的处理了速度,故而,关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术 NARF(Normal Aligned Radial Feature)关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的,对NAR

web 前端开发学习路线

初级 HTML 5 HTML 5 与 HTML 4 的区别 HTML 5 新增的主体结构元素 HTML 5 新增的非主体结构元素 HTML 5 表单新增元素与属性 HTML 5 表单新增元素与属性(续) HTML 5 改良的 input 元素的种类 HTML 5 增强的页面元素 HTML 5 编辑 API 之 Range 对象(一) HTML 5 编辑 API 之 Range 对象(二) HTML 5 音频视频 HTML 5 拖放 HTML 5 Canvas 标签的使用 HTML 5 Canva

看完我的笔记不懂也会懂----bootstrap

目录 Bootstrap笔记知识点扫盲容器栅格系统源码分析部分外部容器栅格系统(盒模型)设计的精妙之处 Bootstrap笔记写在开始: 由于我对AngulaJS的学习只是一个最浅显的过程,所以看完后你大概只能学会如何简单的使用AngularJs,所以我对我的标题党行为道歉啦,嘿嘿知识点扫盲 padding 在 width:auto 与 width:100%中的状况: 在width: auto;中加padding会在width的里面加 (在盒子里面) 在width: 100%;

Bootstrap css栅格 + 网页中插入代码+css表格

设计达人 http://www.shejidaren.com/30-minimal-app-icons.html CSS栅格: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <

关于bootstrap栅格系统的五等分以及八等分代码

众所周知,bootstrap的栅格系统是基于十二等分的,今天拿到设计的设计稿一看,发现一个图片list上只有8张图片,然后上网查资料,发现只能自己写css代码实现,故写博客记录代码. 以下是八等分的代码 <style type="text/css"> .col-xs-1-8, .col-sm-1-8, .col-md-1-8, .col-lg-1-8{ position: relative; min-height: 1px; margin-right: 10px; marg

大脑提取每一个体素26领域的matlab代码

%-------------- outer loop for x= 1:40 for y =1:48 for z =1:34 %----------inter loop x=20; y=30; z=15; k = 1; for ztmp =-1:1 z_ztmp = z+ztmp; if z_ztmp <1 || z_ztmp >34 continue; end for ytmp =-1:1 y_ytmp = y+ytmp; if y_ytmp <1 || y_ytmp >48 c

PCL学习八叉树

建立空间索引在点云数据处理中有着广泛的应用,常见的空间索引一般是自顶而下逐级划分空间的各种空间索引结构,比较有代表性的包括BSP树,KD树,KDB树,R树,四叉树,八叉树等索引结构,而这些结构中,KD树和八叉树使用比较广泛八叉树(Octree)是一种用于描述三维空间的树状数据结构.八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素,每个节点有八个子节点,这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积.一般中心点作为节点的分叉中心. 百度百科释义:八叉树(Octree)的定义是:若不为空树的话,

PCL中outofcore模块---基于核外八叉树的大规模点云的显示

写在前面最近公众号的活动让更多的人加入交流群,尝试提问更多的我问题,群主也在积极的招募更多的小伙伴与我一起分享,能够相互促进. 这里总结群友经常问,经常提的两个问题,并给出我的回答: (1)啥时候能出教程,能够讲解PCL中的各种功能? (2)如何解决大规模点云的问题呢? 以下给出正式的解答以及计划安排问题1:对于出PCL的教程,其实网上资料已经有很多,但是没有十分系统的资料,对于该问题,我也在想该如何去做,本人将会在后期的计划中慢慢推出系统的学习教程,实现理论与代码并行的PC

ROS 八叉树地图构建 - 使用 octomap_server 建图过程总结！

构建语义地图时,最开始用的是 octomap_server,后面换成了 semantic_slam: octomap_generator,不过还是整理下之前的学习笔记. 一.增量构建八叉树地图步骤为了能够让 octomap_server 建图包实现增量式的地图构建,需要以下 2 个步骤: 1.1 配置 launch 启动参数这 3 个参数是建图必备: 地图分辨率 resolution:用来初始化地图对象全局坐标系 frame_id:构建的全局地图的坐标系输入点云话题 /cloud_in:

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