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).我们可以人为的指定点云空间中的一个点(例如Scan的重心或LiDar的“源”),基于此点来讨论点云在各个方向

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

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(harris),边缘提取算法更是备受瞩目(canny,LOG.....),当然,对二维的图像也有区域所谓的前景分割算法用于提取

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,点云中任意一点,都有一定概率作为关键点.关键点也是来自原始点云中的一个元素.和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n

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

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

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,而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面. 形态学是图像处理中非常重要的概念,对二值图像而言,可由简单的膨

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,像素聚类形成超像素,以超像素关系来理解图像已经广为研究.本质上这种方法是对局部的一种总结,纹理,材质,颜色类似

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

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

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 其思想及数学推导大致如下: 1.在图像中取一个窗 w (矩形窗,高斯窗,XX窗,各种窗,某师姐要改标定算法不就可以从选Har

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.想象一下一个人的面部,正面的时候鼻尖可以作为关键点,但是侧面的时候呢?会有一部分面部在阴影中,模型和之前可

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).

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/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/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://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

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云

基于jquery判断浏览器版本过低代码.这是一款对不支持HTML5跟CSS3代码的浏览器提示用户更换特效代码.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div style="display: none" id="browser_ie"> <div class="brower_info"> <div class="notice_info"> <p> 你的

Socket的低层次Java网络编程 1 Socket通讯 网络上的两个程序通过一个双向的通讯连接实现数据的交换,这个双向链路的一端称为一个Socket.Socket通常用来实现客户方和服务方的连接.Socket是TCP/IP协议的一个十分流行的编程界面,一个Socket由一个IP地址和一个端口号唯一确定.在Java环境下,Socket编程主要是指基于TCP/IP协议的网络编程. 2 Socket通讯的一般过程 使用Socket进行Client/Server程序设计的一般连接过程是这样的:Ser