多帧RGBD图像转换为点云

ROS下利用realsense采集RGBD图像合成点云

摘要:在ROS kinetic下,利用realsense D435深度相机采集校准的RGBD图片,合成点云,在rviz中查看点云,最后保存成pcd文件. 一. 各种bug 代码编译成功后,打开rviz添加pointcloud2选项卡,当我订阅合成点云时,可视化失败,选项卡报错: 1)Data size (9394656 bytes) does not match width (640) times height (480) times point_step (32). Dropping mes

matlab练习程序（图像投影到点云）

最近接触点云比较多,如果把图像投影到点云应该挺有意思. 首先需要载入图像,然后做个球或其他什么形状的点云,这里可以参考球坐标公式. 最后通过pcshow将像素输出到点云上即可. 原图: 投影后的点云: 代码如下: clear all; close all; clc; img = imread('lena.jpg'); [m,n,d]=size(img); I=reshape(img,[],d); R=; x=zeros(m*n,); y=zeros(m*n,); z=zeros(m*n,); n

CSS如何将图像转换为模糊图像？

在CSS中,可以使用filter属性来模糊处理图像:filter属性用于将图像转换为模糊图像.该属性主要用于设置图像的视觉效果. 语法: filter: blur() 属性值: ● blur():给图像设置高斯模糊,值越大越模糊.如果没有设定值,则默认是0:这个参数可设置css长度值,但不接受百分比值. 示例1:使用filter: blur()来模糊图像原图: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="U

在C＃中将图像转换为BASE64

本教程说明如何在C#.NET Windows Forms Application中将图像转换为base64字符串,以及将base64字符串转换为图像.您可以创建一个新的Windows窗体应用程序项目来演示,然后从Visual Studio工具箱中将图片框,标签和按钮拖到Winform中,然后设计一个简单的UI,该UI允许您从硬盘中选择图像,然后进行转换如下图所示,将图像转换为base64字符串或将编码后的base64字符串转换为c#中的image. 要将图像转换为base64字符串,可以创建一个

c语言实现BMP图像转换为灰度图

当初是自己要装X,非要用c来写信息隐藏作业,装了X,就得付出实践.查了好久资料,到期末才把作业交了,这里总结一下. 这道题是将真彩图转换为灰度图. 关于BMP文件结构,这是困扰了我好久的问题,上网查了很久图片的知识才弄明白 BMP文件包括以下几部分(具体结构在程序中说明): 位图文件头位图信息头调色板位图数据结构体内存对齐原则对于pragma pack(n) 当成员大小小于n时,每个成员存储的起始位置要从该成员大小的整数倍开始,否则从n的整数倍开始成员是结构体时相对于起始偏移是以其内部

使用FFmpeg捕获一帧摄像头图像

最近在研究FFmpeg,比较惊讶的是网上一大堆资料都是在说如何从已有的视频中截取一帧图像,却很少说到如何直接从摄像头中捕获一帧图像,其实我一直有个疑问,就是在Linux下,大家是用什么库来采集摄像头的(opencv?)?还是自己写v4l2的代码来实现?我之前一直都是用v4l2来采集摄像头的.经过一些时间的研究,最后成功地用FFmpeg实现了从摄像头采集一帧图像,实现代码也非常简单.不多说,上代码. #include #include #include #include #include #inc

Python如何将RGB图像转换为Pytho灰度图像？

我正尝试使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度.在matlab中,我使用这个: 1 img = rgb2gray(imread('image.png')); 在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它.他们只是在图像中阅读 1 2 import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('image.png') 然后他们切片数组,但是这不是从我所了解的将RGB转换为灰度. 1 lum_img = img[:,:,0]

[转载] 使用FFmpeg捕获一帧摄像头图像

最近在研究FFmpeg,比较惊讶的是网上一大堆资料都是在说如何从已有的视频中截取一帧图像,却很少说到如何直接从摄像头中捕获一帧图像,其实我一直有个疑问,就是在Linux下,大家是用什么库来采集摄像头的(opencv?)?还是自己写v4l2的代码来实现?我之前一直都是用v4l2来采集摄像头的.经过一些时间的研究,最后成功地用FFmpeg实现了从摄像头采集一帧图像,实现代码也非常简单.不多说,上代码. #include <stdio.h> #include <string.h> #in

图像转换为二进制文件存入DSP6748

本文为原创作品,转载请注明出处欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇博客主要是要讲怎么把一张图片存成一个二进制的文件,直接存到DSP中来做处理,而不用考虑DSP与图像采集模块,或者上位机之间的数据通信使得我们更加专注于算法的开发研究和处理功能的实现. 这是最近在做的一样工作,主要开发对雷达图像处理的目标检测算法.思路是先把现成的雷达图片转化为一个数组,然后以头文件的形式包

[C#编程参考]把图像转换为数组的两种实现

当一个程序和一个图片放在一起,无非有两种操作: 第一种,就是传输这个图片,在传输图片之前要首先把这个图片变成byte类型的数组.所以这时候我们用到的是图片的存储的数据,也就是图片属性中的大小.我们并不关心这个图片的像素矩阵信息.因为图片在存储的时候都是经过各种压缩的,所以我只需要把这个压缩的数据读取到内存,通过网络或者其他方式把它传送给接收方,然后接收方在把byte转换成图片,存储在硬盘上.在整个的过程中,我们不关心任何有关图片内部矩阵的信息,整个过程都保持图片的压缩的样式. 在传输的具体实现就

Zeta--S3 Linux抓取一帧YUV图像后使用硬件编码器编码成H.264

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <getopt.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <malloc.h> #include <sys/stat.h> #include <sys/types

python opencv —— io（帧、图像、视频的读取与保存）

0. VideoCapture VideoCapture:构造函数: 常见成员函数: open:打开视频文件,或者捕获视频设备,该函数会首先调用 release() 函数以关闭已打开的文件或设备: Python: cv2.VideoCapture.open(filename) → retval Python: cv2.VideoCapture.open(device) → retval isOpened: release:关闭已打开的文件或设备: grab:从视频文件或者设备中抓取下一帧: cv

【Python开发】python PIL读取图像转换为灰度图及另存为其它格式（也可批量改格式）

例如有一幅图,文件名为"a.jpg'. 读取: from PIL import Image #或直接import Image im = Image.open('a.jpg') 将图片转换成灰度图 :im1 = im.convert('L') 所以打开图片并转换成灰度图的方法是: im = Image.open('a.jpg').convert('L) 转换图像格式: im.save('aa.gif') 以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图(像素值在0-255之间),然后保存成aa.gif

OpenCV-Python图像转换为PyQt图像的变形及花屏无法正常显示问题研究

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言在<PyQt转换显示Python-OpenCV图像实现图形化界面的视频播放>介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能.其中的关键函数如下: def cvImgtoQtImg(cvImg): #定义opencv图像转PyQt图像的函数 QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) QtImg = QtGui.QImage(QtImgBuf.da

MATLAB实现将图像转换为素描（简笔画）风格

代码: colorgrad.m function [VG, A, PPG] = colorgrad(f, T) ) || (size(f,)~=) error('Input image must be RGB'); end sh = fspecial('sobel'); sv = sh'; Rx = imfilter()), sh, 'replicate'); Ry = imfilter()), sv, 'replicate'); Gx = imfilter()), sh, 'replicate

e670. 缓冲图像转换为图像

// This method returns an Image object from a buffered image public static Image toImage(BufferedImage bufferedImage) { return Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(bufferedImage.getSource()); } Related Examples

png 深度图像转为点云(opencv2)

https://github.com/kruglov-dmitry/pnd2pcd_batch

从零开始一起学习SLAM | 你好，点云

本文提纲先热热身点云是啥你知道点云优缺点吗?点云库PCL:开发者的福音PCL安装指北炒鸡简单的PCL实践留个作业再走先热热身小白:hi,师兄,好久不见师兄:师妹好,上周单应矩阵作业做了吗?小白:嗯,做了,这个单应矩阵真的挺有意思的.作业之外,我发现了一个新技能...师兄:什么技能?小白:我发现很多网上流传的图片都可以用上次我学过的单应矩阵实现,你看这张图,我第一次看到还以为是真的现在知道这不就是我们上节课讲的单应矩阵的变换吗?果然我在网上找到了原图现在我也会用OpenCV里的单应函数做这

一起做RGB-D SLAM (2)

第二讲从图像到点云本讲中,我们将带领读者,编写一个将图像转换为点云的程序.该程序是后期处理地图的基础.最简单的点云地图即是把不同位置的点云进行拼接得到的. 当我们使用RGB-D相机时,会从相机里读到两种数据:彩色图像和深度图像.如果你有Kinect和ros,可以运行: roslaunch openni_launch openni.launch 使Kinect工作.随后,如果PC连接上了Kinect,彩色图像与深度图像就会发布在 /camera/rgb/image_color 和 /camer

PCL深度图像(1)

目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术 ,深度图像的边缘检测技术 ,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术,深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等,在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于其近邻的检索方式的不同,并且可以互相转换. (这一章是我认为非常重要的) 模块RangeImage相关概念以及算

基于传统方法点云分割以及PCL中分割模块

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

多帧RGBD图像转换为点云

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