一.前言 最近做一个测量料堆形状的项目,通过前期调研,最后决定用激光测距原理进行测量.通过旋转云台+激光扫描仪实现空间三维坐标的测量.其中激光扫描仪扫射的是一个二维的扫描面,再通过云台旋转,则形成一个空间的三维点云.通过前期调研学习,加深了对激光扫描仪的了解,先整理一下收集的扫描仪的基础知识. 资料参考网址: https://www.sick.com/cn/zh/w/gcn_div08series/ http://www.gongkong.com/news/201703/357440.html

本周主要任务:学习PCL点云库,掌握利用PCL对点云处理的方法 任务时间:2014年9月1日-2014年9月7日 任务完成情况:完成了读取单幅xml深度数据,并重建三维点云并显示 任务涉及基本方法: 1.xml文件读取 http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/3958172.html 2.OpenCV矩阵运算 http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/3959120.html http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/39

关键步骤: 1.首先通过读取.txt文本数据并进行一系列字符串处理,提取显示所需要的相关数据矩阵 2.然后利用python的matplotlib库来进行动态三维显示 备注:matplotlib在显示2d数据可视化方面有着绝对的优势,但是在三维点云显示方面则存在很多问题,首先一个就是显示几千几万点以上甚至更多三维点的时候,电脑CPU明显跟不上,计算机显示明显变得卡顿,所以当需要显示更多的点的时候,建议使用python的另一个利用GPU渲染的库vispy,本人亲测,普通i5,GTX750台式机显示个

golang实现文字云算法 项目链接 https://github.com/bangbaoshi/wordcloud 效果图 测试步骤如下 git clone https://github.com/bangbaoshi/wordcloud.git cd wordcloud go run boot/main.go 通过以上三步即可在imgs目录中生成文字云图片(查看imgs/out.png) 目录介绍 boot目录包含测试用例 fonts目录包含若干种字体(非商业使用) imgs目录包含模板图片,

Dlib三维点云示例 源代码来自Dlib的示例代码http://dlib.net/3d_point_cloud_ex.cpp.html 在windows下需要链接winmm``comctl32``gdi32``imm32``user32等库. 下面的代码生成一个像是三维螺旋状的点云. 源码如下 #include <dlib/gui_widgets.h> #include <dlib/image_transforms.h> #include <cmath> using n

写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要

Geo-CNN的三维点云 Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 摘要 深度卷积神经网络(CNNs)的最新进展促使研究人员采用CNNs直接对三维点云中的点进行建模.局部结构的建模已经被证明是卷积结构成功的关键,研究人员在特征提取层次中开发了局部点集的建模.对于局部区域内点间几何结构的显式建模研究却很少.提出GeoCNN,它对每个点及其局部邻域应用一种称为GeoConv的类卷积运算.在提取中心点与相邻点

CVPR2020:训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型:https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Gojcic_Learning_Multiview_3D_Point_Cloud_Registration_CVPR_2020_pap

CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_Multi-View_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf

CVPR2020:三维点云无监督表示学习的全局局部双向推理 Global-Local Bidirectional Reasoning for Unsupervised Representation Learning of 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Rao_Global-Local_Bidirectional_Reasoning_for_Unsupervised_Repr

golang对接阿里云私有Bucket上传图片.授权访问图片 1.为什么要设置私有bucket 公共读写:互联网上任何用户都可以对该 Bucket 内的文件进行访问,并且向该 Bucket 写入数据.这有可能造成您数据的外泄以及费用激增,若被人恶意写入违法信息还可能会侵害您的合法权益 私有:只有该存储空间的拥有者可以对该存储空间内的文件进行读写操作,其他人无法访问该存储空间内的文件 鉴于以上,公司要求将bucket设置为私有,只有授权的用户才能访问 2.准备 2.1 创建RAM账户 开通OSS后

1.python代码: 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 4 #f=open('point cloud.txt','r') 5 f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r') 6 point=f.read() 7 f.close() 8 l1=point.replace('\n',','

构造请求 首先构造请求,也就是要对哪个具体接口进行访问,需要提供什么必要的参数.在构造请求(点击查看中可以看到,对 DMS 服务来说必要的请求构成包括以下部分 请求URI,例如 https://dms.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1.0/{project_id}/queues/{quque_id}(不同区域的Region部分不同) 请求方法,如 "GET"."POST" 请求消息头,必选的是 "Content-Type&qu

话不多说,直接上代码!!! 要先下载两个包 (可以go get -u +你想要的包) github.com/aliyun/alibaba-cloud-sdk-go/sdk/requests github.com/aliyun/alibaba-cloud-sdk-go/services/dysmsapi package main import ( "fmt" "github.com/aliyun/alibaba-cloud-sdk-go/sdk/requests" &

package vector import ( "math" "fmt" )// 三维向量:(x,y,z) type Vector3 struct { X float64 `json:"x"` Y float64 `json:"y"` Z float64 `json:"z"` } func (this *Vector3)Equal(v Vector3) bool { return this.X == v.X

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/2d809f92/,欢迎阅读! Part-4: Compile pcl with vtk qt5 support from source on windows. Series Part-1: Install and Configure Qt5 on Ubuntu 16.04 Part-2: Install and Configure VTK 8.1.0 from source with Qt5 on Ubuntu 16.04 P

感觉是机器翻译,好多地方不通顺,凑合看看 原文名称:Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for  Real-time 3D Object Detection on Point Clouds原文地址:http://www.sohu.com/a/285118205_715754代码位置:https://github.com/Mandylove1993/complex-yolo(值得复现一下) 摘要.基于激光雷达的三维目标检测是自动驾驶的必然选择,因为它直接关

CVPR2020:点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wei_Multi-Path_Region_Mining_for_Weakly_Supervised_3D_Semantic_Segmentat

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab