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

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

在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中,在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的.因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象,在感知系统中,将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤. 在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法.首先是将扫描到的点云移除平面处理,然后移除平面后一定范围内的点云数据分割成不同的对象.该论文的是集中解决了在很小的计算量的条件下,能够在大多数系统上做到高效的分割.避免了直接对3D点云的计算,并直接在2.5D 的深度图

在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分, (1)用最小二乘法对点云进行平滑处理 新建文件resampling.cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

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

转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Paper reading:Frustum PointNets

目录 1. 关键词 1.1. 说明 2. 下载地址 2.1. OneDrive高速云盘 2.1.1. 多版本的安装包 2.1.2. 多套数学建模的视频教程 2.2. 百度云 3. 安装教程 1. 关键词 Matlab 2019a x64.R2018a x64.2018 b x64.2015b x86 + x64 (x86为32位).2014b x86.7.0 x86.6.5 x86多个版本的安装包下载.安装和激活教程 + 多套数学建模视频教程 MATLAB 6.5免安装版下载.MATLAB使用视

ICCV2019论文点评:3D Object Detect疏密度点云三维目标检测 STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1907.10471.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第5. 摘要 提出了一种新的两级三维目标检测框架,称为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD).第一阶段是一个自下而上的提案生成网络,它使用原始点

3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长.大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在. 另外,大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理.因此,在深度学*大火的年代,应该如何应用这些令人惊叹的深度学*工具,在3D

PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代码地址:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 摘要 本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法.整个框架由两个阶段组成:第一阶段用于自下而上的3D方案生成,第二阶段用于在标准坐标系中细化方案

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

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L

本书共分18章,前3章是本书的基础章节,主要介绍了树莓派的一些基本情况和基本操作,来让读者了解树莓派的前世今生,掌握树莓派基本的使用方法.第4~18章主要介绍15个以树莓派为载体的酷炫应用,大家可以按照本书一步一步来完成个人网站.影音盒子.下载机.私有云.智能路由器.智能家居等应用.附录部分,包含了树莓派常用的操作命令和一些使用技巧,方便大家更好地使用树莓派. 本书适合开源硬件爱好者学习.程序员.计算机软硬件爱好者,以及对树莓派感兴趣的读者阅读,也适合作为树莓派相关实践课程的基础教程.   作者

原文来自我的独立blog:http://www.yuanyong.org/blog/cv/lsh-itq-sklsh-compliment 这两天寻找idea,想来思去也没想到好点的方法,于是把前段时间下过来的一篇<Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes>和代码拿出来又细读了一番,希望可以从中获得点启发. Iterative Quantization: A Procrustean Appro

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<< ,,-,, ,,,

目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

文章链接 Abstract 本文研究稀疏输入下的卷积神经网络,并将其应用于稀疏的激光扫描数据的深度信息完成实验.首先,我们表明,即使当丢失数据的位置提供给网络时,传统卷积网络在应用于稀疏数据时性能也很差.为了克服这个问题,我们提出了一个简单而有效的稀疏卷积层,它在卷积运算中明确地考虑了丢失数据的位置. 我们在各种baseline方法的合成和实际实验中证明了所提出的网络架构的好处.与密集型的baseline相比,提出的稀疏卷积网络可以很好地推广到新的数据集,并且对于数据稀疏性水平是不变的. 对于我

这篇博客会介绍点云的基本知识,重点介绍最近两年发表的部分经典论文,有什么建议欢迎留言! 点云基本介绍 点云是某个坐标系下的点的数据集,包含了丰富的信息,可以是三维坐标X,Y,Z.颜色.强度值.时间等等.下面两张图分别展示了点云在三维空间可视化以后的效果和数据格式.点云的数据获取方式有很多种,比较常见的是三维激光扫描仪进行数据采集,它有三大类: 星载(星载LiDAR采用卫星平台,运行轨道高.观测视野广,基本可以测量到地球的每一个角落,为三维控制点和数字高程模型的获取提供了新的途径,有些星载激光雷达

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目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ camera:  x = right, y = down, z = forward velodyne: x = forward, y = left, z = up 那么velodyne所采