0 引言 问题背景:pcl中提供了大量工具,用于对点云和三角面片文件进行处理和显示.在研究中,存在很多简易的需求,比如点云坐标转换,点云的打开显示以及同步显示,点云的最小包络求解,点云的格式转换等等. 在对这些需求进行封装时,发现自己的代码组织混乱,类的定义不明确,存在很多问题.借此机会,扩展一下面向对象程序设计方面的知识,对需求进行重新封装,追求软件设计上敏捷性和设计思路上的简洁性. 1 需求列举 (1)IO 1. 从任意目录下读入点云文件 2. 将点云存储到指定目录 3. 存储点云的变量,存

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灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍

这篇博客是pcl中区域增长的算法进行简介以实现重写,并添加了一些判断条件. 起初原因是在使用pcl封装的regionGrowing时,效果不太好. 于是想自己重新写一下,通过改变其中种子点的生成策略和生长区域判别条件. 但是,完成之后效果依旧很差 (￣▽￣)"! 以下两张图片是在网上找到pcl官网中对regionGrowing伪代码的介绍以及翻译: 我在复现过程中,主要是对新种子点的生成更改了判别条件,比如按照法向量夹角.距离阈值等. 此外,在区域生长过程中点的判别,可以增加角度阈值.欧式距离阈

点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理.其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样.我认为原因有以下几个方面: 点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义.所以点云无法建立横纵坐标之间的联系. 点云在空间中是离散的.和图像,信号不一样,并不定义在某个区域上,无法以某种模板的形式对其进行滤波.换言之,点云没有图像与信号那么明显的定义域. 点云在空间中分布很广泛.历整个点云中

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

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.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 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

对于导入导出各个项目中差点儿都会用到,记得在高校平台中封装过导入导出这部分今天看了看是利用JXL封装的而经理说让我用POI写写导出,这两个导入导出框架是眼下比較流程和经常使用的框架,有必要都了解一下. 写了写代码认为导入导出这一块底层都是一样的,差点儿全部的框架和别的牛人也好都是底层利用POI或JXL实现,比的是谁对这部分封装的好并且每一个项目中对导入导出详细的细节是不同的,因此,有必要了解了解怎么样操作POI,学学使用它的API做导入导出或许第一步你封装的没有别人那么好,你也会收获非常多了解他

利用枚举封装返回码和返回信息 package com.template.project.util; public enum StatusCode { SUCCESS(20000, "成功"), FAIL(50000, "失败"), REQUEST_PARAM_ERROR(50001, "请求参数错误"); private int code; private String message; StatusCode(int code, String m

从PCL 1.0开始,PCL(三维点云处理库Point Cloud Library)提供了一个通用采集接口,这样可以方便地连接到不同的设备及其驱动.文件格式和其他数据源.PCL集成的第一个数据获取驱动是OpenNI Grabber,它使得从OpenNI兼容的设备请求数据流变得十分通用和简单. 目前PCL最新的1.8.0版本需要自行编译,而官网上的PCL 1.6.0 All-in-one Installer只支持OpenNI 1.由于我使用的奥比中光3D摄像头只支持OpenNI 2,因此必须使用P

利用阿里巴巴封装的FastJSON来解析json并转换成map   package com.zkn.newlearn.json; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import java.util.Map; /** * JSON字符串自动转换 * Created by zkn on 2016/8/22. */ public class JsonToMapTest01 { public

封装CoreGraphics的API简化绘图操作 效果 说明 1. 将CoreGraphics的API接口抽象为对象,让绘图变得简单易懂 2. 简化常用的绘制操作 3. 源码长期更新 源码 https://github.com/YouXianMing/CGContextObject // // CGContextObject.h // DrawRect // // Created by YouXianMing on 15/7/2. // Copyright (c) 2015年 YouXianMi

前言 Point Cloud Library (PCL)是一个功能强大的开源C++库,假设可以使用好PCL将会对我们在LiDAR数据处理领域的研究产生巨大帮助.LiDAR技术经过几十年的发展.眼下国内外关于LiDAR点云数据处理的文献已非常丰富.可是依旧存在硬件上的发展速度大于软件的发展速度. PCL中的算法基于众多的科研人员和程序爱好者的无私贡献才有今天强大的PCL. 博文中,我将针对怎样结合PCL和Qt库做一个可视化点云的程序.这部分内容在PCL官网已有几个样例并且都可以非常好的使用,并且U

1.block在俩个UIViewController间传值 近期刚学了几招block 的高级使用方法,事实上就是利用block语法在俩个UIViewController之间传值,在这里分享给刚開始学习的人,同一时候也方便我自己理解. 我们知道UINavigationController类管理UIViewController的时候,利用的是"栈"的思想,在这里不做过多解释,切入正题.如果我们如今有俩个UIViewController,viewC1和viewC2.viewC1比viewC2

PCL 不同类型的点云之间进行类型转换 可以使用PCL里面现成的函数pcl::copyPointCloud(): #include <pcl/common/impl/io.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ()); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloud_xyzrgba (

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=125 压缩配置文件: 压缩配置文件为PCL点云编码器定义了参数集.并针对压缩从OpenNI采集器获取的普通点云进行了优化设置.请注意,解码对象不需要用参数表示,因为它在解码时检测并获取对应的编码参数配置.下面的压缩配置文件是可用的: LOW_RES_ONLINE_COMPRESSION_WITHOUT_COLOR:分辨率1cm3,无颜色,快速在线编码 LOW_RES_ONLINE_

在上一节利用element-ui封装地址输入的组件留下了个尾巴,说react搭配ant-design封装一下地址输入的组件的.本来应该早早就完成的,但是由于这中间发生了一些事情,导致了突发性的换了工作,所以一直耽误到现在,今天就把这个尾巴结束吧! 事实上,ant-design在form组件内提供了自定义表单控件的写法,这里需要做的也就是把这个自定义表单控件搬过来而已. 其实,关键在于,属性值value,和事件onChange.然后,组件内部在constructor的时候,转换传递过来的value

在日常的项目开发中,接口与接口之间.前后端之间的数据传输一般都是使用JSON格式,那必然会封装一些常用的Json数据转化的工具类,本文讲解下如何利用Jackson封装高复用性的Json转换工具类. 转换格式属性配置 首先,我们需要对Json对象转换自定义些常用配置属性,封装成适合项目接口规则的工具类.代码如下: @Slf4j public class JsonUtil { private static ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

前言 有了前面利用注解拼接sql语句,下面来看一下利用反射获取类的属性和方法 不过好像有一个问题,数据库中的表名和字段中带有下划线该如何解决呢 实践操作 工具类:获取connection对象 public class JDBCUtil { public static Connection getConnection() { try { Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); String url = "jdbc:mysql://l

案例五:利用注解封装 重复步骤 我们使用jdbc操作mysql时发现,操作不同表中数据,所写的方法基本相同:比如我们根据id向用户表添加数据,根据id删除商品表的数据,或者查询所有数据并用list集合接收 int add(int id); int del(int id); List<Blog> getAll(); List<User> getAll(); 解决思路 我们发现实现这些方法的sql语句基本上是相同的,操作不同表中的数据时,需要的表名和字段不同:那么我们是否可以将共有的s

在这里,我们推荐10款惊人的字符图案生成工具.词云可以定义为词频的图形表示,而字符图案发生器是一个把数据,如文字和标签在以视觉和吸引人的方式展示的简单的工具.这些生成工具具有不同的功能,其中包括不同的字体,形状,布局和编辑功能. 您可能感兴趣的相关文章 10大流行的 Metro UI 风格 Bootstrap 主题 推荐35款精致的 CSS3 和 HTML5 网页模板 让人爱不释手的精美 Web 应用程序图标素材 赞!10套精美的免费网站后台管理系统模板 精选12款优秀 jQuery Ajax

以上图片来源于互联网分享,如涉及版权问题请联系作者删除. 文章素材来源:风云社区(www.scoee.com) 下载地址:风云社区(www.scoee.com)   [简介] AutoCAD 2019 Mac 版本,支持最新的 macOS Mojave 10.14 系统,增加大量新的功能,AutoCAD是一款广泛应用于机械设计.电子.服装.建筑设计.室内设计等领域的专业绘图软件,主要用于二维绘图.详细绘制.设计文档和基本三维设计,现已经成为国际上广为流行的绘图工具. AutoCAD具有良好的用户