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;

在使用PCL库的时候,经常需要显示点云,可以用下面这段代码: #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud; pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Viewer"); viewer.showCloud (cloud); while (!viewer.wasStopped ()) { }

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 &

MATLAB 显示输出数据的三种方式 ,转载 https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/78780412 1.改变数据格式 当数据重复再命令行窗口时,整数以整形形式显示,其他值将以默认格式显示.MATLAB的默认格式是精确到小数点后4位.如果一个数太大或太小,那么将会以科学记数法的形式显示.比如: >> x=100.11 x = 100.1100 >> y=1001.1 y = 1.0011e+03 >> z=0

(1):引用:仅仅是简单的显示点云,可以使用CloudViewer类.这个类非常简单易用.但要注意,它不是线程安全的.如果要用于多线程,还要参考PCLVisualizer. 需要注意的是,PointCloud的数据类型要和PCD文件中或者代码中的PointT一致! 并且:CloudViewer除了显示什么也不能干. 显示代码为: pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Cluster viewer"); viewer.showCloud(col

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

”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’

#include <GL/glut.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; void myDisplay(void); //char * filename=(char *)"d:/aaacpp/点云数据转换/data/人体点云数据_out.asc"; char * filename=NULL; static GLfloat xRot=0.0f; static GLf

// 定义相关变量 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& cloud = *cloud_ptr; //点云 //初始化点云数据PCD文件头 cloud.width = depthHeight * depthWidth; cloud.height = ; cloud.is_

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

现实需求 在项目中需求,有时候现场设备发生故障,需要远程的人员知道.除了邮件方式,以微信小程序的方式也很好.今天进行尝试,并制作了一个demo版本. 1.微信小程序申请制作前端 1.1lists文件(利用模板和数据绑定循环显示数据) lists.wxml <!--lists.wxml--> <view class="warp"> <!--列表模板--> <template name="lists"> <navig

**只会显示灰度直方图I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);imhist(I); **同时出现在一个平面上I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);subplot(121); %subplot(m,n,p)或者subplot(m n p):m表示是图排成m行,n表示图排成n列,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.imhist(I)

Matlab界面语言切换,自由显示中文或英文语言分享给大家,Matlab是一款商业数学软件,广泛使用于算法的开发.数据发现和数值计算等.不同用户对Matlab显示的语言需求也不一样,一用户习惯使用中文语言,也有一用户需要英文语言的Matlab.其实在系统属性环境变量中添加需要的语言,就可实现Matlab界面语言切换,具体操作如下: 1.在计算机图标,右键选择属性,然后选择左侧窗口中“高级系统设置”. 2.弹出的系统属性窗口中,点击右下方查找环境变量按钮. 3.点击新建,新建的变量名称为:MWLO

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计

写在前面   最近公众号的活动让更多的人加入交流群,尝试提问更多的我问题,群主也在积极的招募更多的小伙伴与我一起分享,能够相互促进.   这里总结群友经常问,经常提的两个问题,并给出我的回答: (1)啥时候能出教程,能够讲解PCL中的各种功能? (2)如何解决大规模点云的问题呢?     以下给出正式的解答以及计划安排 问题1:对于出PCL的教程,其实网上资料已经有很多,但是没有十分系统的资料,对于该问题,我也在想该如何去做,本人将会在后期的计划中慢慢推出系统的学习教程,实现理论与代码并行的PC

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/13115873.html 第一步 下载PCL库  我的版本是1.8.1的 你都要MFC下跑PCL了 你不会不知道怎么下载吧 ( 不会吧  不会吧  不会有人真的不知道怎么下载吧...) 第二步 新建一个MFC对话框程序(这个不要人教的把 ) 打开VS2017 新建项目-MFC应用程序-基于对话框 第三步 配置PCL 点开属性管理器 debugx64下新建一个属性页命名PCL_ALLINONE 

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

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

第一步:引入相关的库包: #coding:utf-8 __author__ = 'Administrator' import jieba #分词包 import numpy #numpy计算包 import codecs #codecs提供的open方法来指定打开的文件的语言编码,它会在读取的时候自动转换为内部unicode import pandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from wordcloud import

1.如上图所示,直方图的坐标轴以及标题文字都颠倒了 原因: 在MATLAB显示的subplot函数中,图像与直方图这些不属于一类,所以在显示的时候会出现这种情况 解决办法:1>将图像与直方图分开显示,另外创建一个figure; 2>在figure对话框中,找到edit:将figure的属性中的render中的属性值OpenGL更改为Printer;

随着 Chrome.Firefox 等浏览器对 HTTPS 的重视,国内众多云服务厂商都相继提供 SSL 证书申购服务,但是大家有没有注意到一个细节,不同厂家申请的 SSL 证书,由于证书性能.功能差异的原因,开启 HTTPS 后的安全性并不相同. 其中影响 HTTPS 安全度,关键的一项是 HSTS,它可以在用户首次访问网站后,默认优先访问 HTTPS,只要访问过 HTTPS,之后访问该网站就不用担心被挟持了. 正是因为 HTTPS 存在这些细微差异,让我选择了国内5家云服务厂商的 SSL 证