点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样. 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云. 新点云即为下采样后的点云. 这里使用斯坦福兔子作为测试点云. 小兔子pcd下载地址. 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pcshow(pc); pc_point = pc.Location; xlimit = pc.XLimits; yl

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

1.显示茶壶点云 ptCloud = pcread('teapot.ply');figure(1)pcshow(ptCloud); title('Teapot'); 2.Create a transform object with 30 degree rotation along z -axis and translation [5,5,10]. 创建一个沿z轴旋转30度并平移的变换对象[5,5,10].A = [cos(pi/6) sin(pi/6) 0 0; ... -sin(pi/6) c

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 点云滤波后为什么还需要平滑? 小白:师兄,师兄,上次你说的点云滤波我学会啦,下一步怎么把点云变成网格啊? 师兄:滤波只是第一步,在网格化前我们还需要对滤波后的点云进行平滑(smoothing) 小白:不是已经滤波了吗?怎么还要平滑啊?滤波和平滑不一样吗? 师兄:确实不太一样.我们用RGB-D,激光

思路还是很容易想到的: 1.首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点,这里取了10个,直接调用了vlfeat. 2.用最小二乘估计当前邻域点组成的平面,得到法向量. 3.根据当前邻域点平均值确定邻域质心,通常质心会在弯曲表面的内部,反方向即为法线方向. vlfeat在这里下载,配置参考这里,rabbit.pcd下载地址 处理效果如下: 原始点云: 点云表面法向量,做了降采样处理: 兔子果断变刺猬. matlab代码如下: clear all; close all; clc; warning off;

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

今天要总结的是 Word Cloud 最后一个部分了,用 Matlab 来创建 word cloud.Matlab R2018b 已经提供 wordcloud 函数可以直接生成词云了. >> Create Word Cloud via Matlab 1) 准备文本. 不多说了,懒人继续用上次那个 Word Cloud History.txt 的文本吧. 2) 读取并清洗数据文本. %read txt as a string text = string(fileread('C:\Users\yu

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

基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物. 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划. 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云.为了能够高效的处理这些数据.快速的指出与搜索能力是需要的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

function [VertexData,FVCD,isBinary]=stl2matlab(stlfile) % STL2MATLAB reads STL-file, ASCII or binary format, into Matlab % % Usage: % % [VertexData, FVCD]=stl2matlab(stlfile) % % Input: % % stlfile - STL-file % % Output: % % VertexData - Cellarray co

使用说明:图形绘制时的插值 interp1   %1-D data interpolation interpft  %使用fft算法插值     %将原数据x转换到频率域,再逆转换回来更密集的数据采样点 spline    %一维Cubic spline(三次样条) data interpolation interp2   %2-D data interpolation interp3   %3-D data interpolation (table lookup) 注:The interp2 

1. pcread: 输入文件名,返回pointCloud类(用于存储点云).eg: pcloud = pcread(“filename.ply”) 2. pcshow: 输入pointCloud类,展示该点云图.eg: pcshow(pcloud) 3. pcshowpair: 输入两个pointCloud类,一起展示两个点云图.eg: pcshowpair(pcloud1,pcloud2). 4. pcregrigid: ICP算法求取两个点云图之间的转移矩阵,输入两个点云图,返回一个转移矩

算法思路是首先建立kd树,然后找到每个点距离最近的点的距离,对距离求和再求平均即可. 代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pc = pcdownsample(pc,'random',0.1); %降低一下数据量 pc_point = pc.Location'; %得到点云数据 kdtree = vl_kdtreebuild(pc_point); %使用vlfeat建立kdtree dissum = ; :leng

百度网盘  链接:http://pan.baidu.com/s/1c06ikEW 密码:9dpt包含matlab6.5,7,7.01,7.04,7.1,Matlab2006b(7.3),Matlab R2007a~MatlabR2015a安装包(含crack),matlab2015官方教程,以及其他整理的第三方教程,Mac的Matlab R2015a于2015/5/6更新(含crack).你也可以安装Matlab R2014b for Mac.由于教程较多,该主链接文件数已超过5000转存限制,

标签云是现在大数据里面最喜欢使用的一种展现方式,其中在python3下也能实现标签云的效果,贴图如下: -------------------进入正文--------------------- 首先要安装以下几个库: #!/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cx_freeze # 万能仓库下载pygame # pip3下载simplejson 还有最重要的库

Visual Studio和MATLAB混合编程,有两种方法: 1 MATLAB调用C程序: 2 VS调用MATLAB(目前见到的都是VS,其他编译器如codeblocks,或不提供这项功能): 前一种是用MATLAB的mex命令调用VS或其他编译器,将以一定方式编写出的C文件编译成.mexw32(针对win32)或者.mexw64(针对win64),然后MATLAB就可以用调用动态链接库的方式,调用C程序.这一过程中,只需要在安装好编译器的前提下,执行: mex -setup 和 mbuild

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

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正

================================================ 首先自作多情的说一句--"抱歉!" 古语"有志者.事竟成",是说有志向的人最终都能够成事.想到这句话我很惭愧,我居然连这样一件小事都无法坚持不懈的完成,这个系列的博客我一拖再拖,一个多月里竟然再没有更新.虽然博客鲜有看客垂阅,但是这半途而废的事实却是明显的.痛定思痛,我决定老老实实更完.算是亡羊补牢,做到有始有终吧. ==========================

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取