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

概述及目录(版权所有,请勿转载,欢迎读者提出错误) 之前用kanzi的3D UI引擎和cocos-2d的时候都有遇到过这个问题,就如何把3D场景中的XY平面的尺寸映射为与屏幕像素一一对应的,即XY平面上的一个单位对应平面上的一个像素.这个在3D UI开发过程中似乎并非必须,或者说很少有人这样用,因为在游戏场景中,UI可以处于场景的任何位置,并不局限于XY平面内. 本次的分享总结所述的3D UI应用场景并非在游戏中,而是注重在GUI应用上(类似QT等),即使用3D绘图技术实现的一套类似2D UI一

将WGS84坐标投影到平面,一般採用的是UTM(通用横轴莫卡托投影).该方式多用于美国地区,而我国多用北京54和西安80高斯克吕格投影坐标.假如我们想把影像採用高斯克吕格投影到在平面上,而ARCGIS里面提供的方法仅仅有北京54和西安80的高斯投影方法,作者自己琢磨了方法.向大家分享怎么改动參考面将WGS84坐标进行高斯克吕格投影.欢迎大家提出意见和建议. 涉及软件:arcmap 10.2,水经注万能地图下载器. 1.获取影像. 打开水经注万能地图下载器,选择在线地图为谷歌地球(谷歌地球的影像是

”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’

方法一:在Arcmap中转换:从 WGS_1984 转 Beijing_19541.加载要转换的数据,右下角为经纬度2.点击视图——数据框属性——坐标系统3.导入或选择正确的坐标系(如选:Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_120E ,可逐个选择看看效果选最匹配的),确定.这时右下角也显示坐标.但数据没改变4.右击图层——数据——导出数据5.选择第二个(数据框架),输出路径,确定.6.此方法类似于投影变换.方法二:在forestar中转换:1.用正确的坐标系和范围新建图层aa

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

PointPillars 一个来自工业界的模型.https://arxiv.org/abs/1812.05784 3D目标检测通常做法 3d卷积 投影到前平面 在bird-view上操作 处理思路依然是3d转2d,先把3维的点云转成2d的伪图像. Feature Net 把点云数据处理成类似图像的数据. pillar即柱子.点云的特性决定了每个柱子内的点是很稀少的. 一堆点,我们将其视为一个个柱子(即pillar),每个pillar内有很多points．所有的pillar内的point即组成了点

转自:http://blog.csdn.net/gggg_ggg/article/details/45969499 本文乃<投影矩阵的推导>译文,原文地址为: http://www.codeguru.com/cpp/misc/misc/math/article.php/c10123__1/Deriving-Projection-Matrices.htm,由于本人能力有限,有译的不明白的地方大家可以参考原文,谢谢^-^! 在3D图形程序的基本矩阵变换中,投影矩阵是其中比较复杂的.平移和缩放浏览一

title: [线性代数]4-2:投影(Porjections) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Projections Projection Onto a Subspace toc: true date: 2017-10-17 09:28:46 Abstract: 本篇主要介绍的就是向量的映射,以映射到直线为引导,重点在于映射到子空间. Keywords: Projections,Projection Onto a Subspac

       这一篇,接着上一篇,内容集中在高度图方式构建地球网格的细节方面.        此时,Globe对每一个切片(GlobeSurfaceTile)创建对应的TileTerrain类,用来维护地形切片的相关逻辑:接着,在requestTileGeometry中,TileTerrain会请求对应该切片的地形数据.如果读者对这部分有疑问的话,可以阅读<Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度>:最后,如果你是采用的高度图的地形服务,地形数据对应的是HeightmapTerrainDat

  一种带有3D运动状态估计的slam系统 A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation 摘要: 在许多应用场景中,比如城市搜救和搜索(USAR)机器人,需要去获取未知环境的地图.我们提出了一个快速在线学习占用栅格地图.占用较少计算资源的系统.它利用激光雷达系统与基于惯性传感器的3D位姿估计系统进行融合,实现了一种鲁棒的扫描匹配方法.通过地图变化的快速近似和多分辨率栅格地图,在各种有挑战性的环境中实现了可靠的

拉格朗日乘子法是解决极值问题的方法. 本方法是计算多元函数在约束条件下的极值问题的方法. 1.多元函数与约束问题 如下图所示,f(x,y)为多元函数,g(x,y)=c为约束条件.目的是计算在约束条件下多元函数的极值. 虚线为f(x,y)=d d取不同的值时,将原始图像投影到xy平面时的等高线,在等高线上的f函数值相等: 淡蓝色实线为g(x,y)为xy平面的曲线,对应于不同的(x,y).比如g(x,y)=x+y=1,即x+y=1为约束条件. 那么怎样去寻找极值点? 思路:沿着g(x,y)曲线不断前

这一节将用ROS+Gazebo 环境获取激光获取点云,并用PCL和OPENCV处理,源代码在:https://github.com/ZouCheng321/5_laser_camera_sim 由于激光的视角远大于相机,所以我们使用了5个相机来获取图像,这类似于Ladybug相机: 相机获取的五张图像: 接下来我们用来构建彩色点云: 相机与激光的位置变换,由于是正五边形分别,这很容易求得: Eigen::Matrix4f rt0,rt1,rt2,rt3,rt4; rt0<< ,,-,, ,,,

Scatter 散点图 本节我们将讲述各种不同的plot的方式.之前我们讲到了如何plot线,今天我们讲述如何plot散点图. # 首先,先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据. # 生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0,方差为1) 作为一个数据集,并图像化这个数据集. # 每一个点的颜色值用T来表示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 1024

1.3D 图 首先在进行 3D Plot 时除了导入 matplotlib ,还要额外添加一个模块,即 Axes 3D 3D 坐标轴显示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 之后要先定义一个图像窗口,在窗口上添加3D坐标轴,显示成下图: fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) 接下来给进 X 和 Y 值,并将 X 和

  python能快速解决日常工作中的小任务,比如数据展示. python做数据展示,主要用到matplotlib库,使用简单的代码,就可以很方便的绘制折线图.柱状图等.使用Java等,可能还需要配合html来进行展示,十分繁琐. 绘制的图形举例如下:       各种平面图的绘制代码: ''' File Name: draw Author: tim Date: 2018/8/15 16:47 Description: 图形绘制.十分有用,对于工作中实验性的项目,可以快速展示效果.如果使用jav

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6084f588010192ug.html 在opengles1.1中设置正交矩阵只要一个函数调用就可以了:glOrthof,但是opengles2.0开始,为了增加渲染灵活性摆脱了固定管道渲染,这样就需要手动去实现glOrthof所对应的矩阵. 在iphone3D 编程一书中给出了这个矩阵的定义: void RenderingEngine2::ApplyOrtho(float maxX, float maxY) const { fl

今天画一下3D图像,首先的另外引用一个包 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D,接下来画一个球体,首先来看看球体的参数方程吧 (0≤θ≤2π,0≤φ≤π) 然后就可以上代码了: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D a = np.linspace(0, np.pi*2, 20) b = np.linsp

“肥皂泡”问题来源于Reinforcement Learning: An Introduction(2017). Exercise 5.2,大致的描述如下: 用一个铁丝首尾相连组成闭合曲线,浸入肥皂泡液,拿起后,可以发现肥皂泡液以这个闭合曲线为边界形成了一个曲面.如何将这个曲面描述出来,便是肥皂泡问题的核心. 若想使得肥皂泡液形成一个稳固的曲面,肥皂泡上的每一个点所受到的合力均为0,所以这意味着该点所处的位置是周边所有点位置的均值(在这里忽略重力的影响,肥皂泡的密度量级与空气相当).所以在计算曲

题目描述 题解: 显然凸多面体投下来一定是个凸多边形. 对于$30$分,直接投到$x-y$平面上即可. 对于$100$分,考虑搞出平面的一般式方程$ax+by+cz+d=0$. 给出平面上三个点$A,B,C$,那么求$(B-A)$^$(C-A)$,得到向量$(a,b,c)$, 然后随便带一个点把$d$求出来即可. 接下来把所有凸多边形顶点投影到平面上,接下来向$x-y$投影. $x-y$平面上算出的面积与所求面积成比例. 比值即为$S(A,B,C)/S(A_0,B_0,C_0)$,计算三角形面积

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