程序参考文章:http://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/17535755  程序优化2 简介:CUDA ,MPI,Hadoop都是并行运算的工具.CUDA是基于NVIDIA GPU芯片计算. 阐述:GPU有很多个核(几百个),每个核可以跑一个线程,多个线程组成一个单位叫做块. 举个例子: 有三个向量 int a, b, c; 我们要计算a和b的向量之和存放到c中. 一般C语言:for(int i=0; i<10; i++)  c = a + b;

从GitHub的代码版本库下载源代码https://github.com/PointCloudLibrary/pcl,用CMake生成VS项目,查看PCL的源码位于pcl_features项目下 1.Feature类: template <typename PointInT, typename PointOutT>   class Feature : public PCLBase<PointInT> 注意 Feature是一个泛型类,有一个compute方法. template &

PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案.显然,这只能用有序的点云来完成,因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致.例如,如果你从一个传感器Kinect或Xtion的点云,你可以用这个来检索640x480 RGB图像匹配的点云. 就是将点云文件PCD保存成PNG文件,程序如下 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/png_io.h> int main(int argc, char** argv) { // 创建点云

阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务.适用于云游戏.VR/AR.AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景,更细粒度的GPU计算服务. 轻量级GPU云服务器是什么? 轻量级GPU云服务器是一种新的GPU云服务器规格族,是通过公共云的GPU虚拟化技术将分片虚拟化后的GPU资源以虚拟GPU的形式安装在GPU云服务器实例中.与常规GPU云服务器的区别在轻量级

  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

Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1].Possion重建的输入是点云及其法向量,输出是三维网格.Poisson有公开的源代码[2].PCL中也有Poisson的实现. 核心思想 Possion重建是一个非常直观的方法.它的核心思想是点云代表了物体表面的位置,其法向量代表了内外的方向.通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数,可以给出一个平滑的物体表面的估计. 给定一个区域\(M\)及其边界\(\partial M\),指示函数\(\chi_M\)定义为 这样,把重

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

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:黄文俊,腾讯云高级产品经理,曾经历过企业级存储.企业级容器平台等产品的架构与开发,对容器.微服务.无服务器.DevOps等都有浓厚兴趣. 由 腾讯云serverless团队 发布在 云+社区 本文整理自1月20日腾讯云微服务架构交流会. Serverless是一个比较新的概念,2017年开始在行业内兴起,边缘计算则是一个更新的技术.那么Serverless在边缘计算中能产生的什么样的效果.产品以及形态并推进出来在大家面前呢?今天来为大

基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索,但是,如此重要的连接性信息在点云中是缺失的.为此,旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络,称之为 GeoNet,可建模点云所潜在表征的网格曲面特征. 为证明这种学习型的测地表示的有效性,旷视西雅图研究院.UCLA 等机构提出一种融合方案,即把 GeoNet 与其他 baseline 和 backbone 相结合,比如 PU-Net.PointNet++,用于若干对潜在网格曲面特征理解有较高要求的点云分析任务. 得益于对

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).

该算法在RANSAC和空间检索树的基础上实现的. 算法思路: 1.点云抽希.法线估计 2.出局点索引存储声明 3.平面检测 for (size_t i = 0; i < cloudTemp->points.size(); i++) { 判断为出局点: if (检索一定量的临近点) { 判断搜索点集是否符合要求: 存储搜索的点集 : } RANSAC平面拟合(ransac计算平面模型参数): 判断平面拟合的正确性: /* * 利用拟合平面 计算点云到该面距离, 设置容差  判断点云是否在平面内

深度学*点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要 本文提出了一个新的超级学*框架,用于将三维点云过度分割为超点.本文将此问题转化为学*三维点的局部几何和辐射测量的深度嵌入,从而使物体边界呈现高对比度.嵌入计算使用轻量级神经网络在点的局部邻域上操作.最后,本文将点云过分集描述为一个与学*嵌入相关的图划分问题.这种新方法允许本文在密集的室内数据集(S3D

GPU加速计算 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI.数据分析和高性能计算 (HPC),在各种规模上实现出色的加速,应对极其严峻的计算挑战.作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎,A100 可以高效扩展,系统中可以集成数千个  A100 GPU,也可以利用 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 技术将每个 A100 划分割为七个独立的 GPU 实例,以加速各种规模的工作负载.第三代 Tensor Core 技术为各种工作负载的更多精度水平提供加速支持,缩短获取

很久没有更新相关内容了,很多朋友过来私信我,但由于时间问题,不能一一为大家解答,本人也不是无所不知的大神,还请各位谅解. 本文主要总结PCL中3D特征点的相关内容,该部分内容在PCL库中都是已经集成的在pcl_feature模块中,该模块包含用于点云数据进行3D特征估计的数据结构以及原理机制,3D特征点是3D点的三维空间中的位置的表示,该点周围信息一般具有一定的几何性质. 举个例子:广泛使用的几何点特征的示例是下图的表面在查询点p处的估计曲率和法线.被认为是局部特征,因为它们使用由其k个最近点邻

根据视点计算点云的freespace_evidence 参考资料: Bresenham's line algorithm:https://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham%27s_line_algorithm Bresenham in 3D algorithm: http://members.chello.at/~easyfilter/bresenham.html //计算自由空间栅格,依赖视点 void qMIMSPlugin::doRasterFreeSpace

关于输入一个具体的物体的点云,从场景中找出与该物体点云相匹配的,这种方法可以用来抓取指定的物体等等,具体的代码的解释如下,需要用到的一些基础的知识,在之前的博客中都有提及,其中用到的一些方法可以翻阅前面的博客,当然有问题可以关注公众号,与众多爱好者一起交流 具体的代码实现 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> //点云类型头文件 #include <pcl/correspondence.h> //

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Kintinuous是Thomas Whelan在National University of Ireland Maynooth读博期间的工作,有四篇相关的论文(RSS RGB-D Workshop 2012,ICRA 2013,IROS 2013,IJRR 2014).合作作者Michael Kaess来自CMU,是iSAM的作者(Kintinuous的后端优化用到了iSAM).Thomas Whelan的另一项主要贡献是ElasticFu

标签: 图像匹配ICP算法机器视觉 2015-12-01 21:09 2217人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Computer Vision(27) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近在做点云匹配,需要用c++实现ICP算法,下面是简单理解,期待高手指正. ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中,首先是找到一个可用的变换,配准操作实际是要找到从坐标系1到坐标系2的一个刚性变换. ICP算法本质上是基于最小二乘法的最优配准方法.该算法重复进行选

MATLAB r2018b mac中文版是一款强大的可视化数学分析软件,专门用于在Mac上执行数值计算,编程和可视化任务时极大地提高您的工作效率.在MATLAB的帮助下,您可以分析数据,创建应用程序,模型和开发算法,此外,由于其内置工具的大量选择,以及语言和内置数学算法,您可以仔细检查各种方法并找到解决方案比传统的编程语言和电子表格快得多.MATLAB可用于各种应用,从通信和信号处理到控制系统,视频处理,计算金融和生物学,测试和测量.   MATLAB R2018b for Mac版安装教程 M