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

Matlab中有两个视角旋转函数:view和rotate,下面详细介绍: view: 一: view(az,el):az是方位角,el是仰角,单位均是度.具体: 以x轴从左到右(即从小到大)平行放置在我们面前,y轴正半轴垂直屏幕向里,此时的az=0度.以此为基础,从上往下看,顺时针旋转,az变大(大于0),逆时针旋转,az变小(小于0).el从上往下看el=90度,当眼睛在XY平面上时,el=0度. Matlab默认:az = -37.5, el = 30 例: az = 0, el = 90

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

1. matlab中的三维坐标系 matlab中的三维坐标系是使用的右手坐标系: 输入以下代码: >> plot3(0,0,0) >> xlabel('axis X') >> ylabel('axis Y') >> zlabel('axis Z') 可以看出是个很明显的右手坐标系. 2. matlab中的欧拉角和四元数旋转 euler angles ----> quaternion ----> dcm ---->rotation MATLA

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

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

四元数的概念 & 如何使用四元数:  绕V轴旋转 f 角,对应的四元数: q = ( cos(f/2), Vx*sin(f/2), Vy*sin(f/2), Vz*sin(f/2) ) = cos(f/2) + Vx*sin(f/2)*i + Vy*sin(f/2)*j + Vz*sin(f/2)*k q的共轭: q' = ( cos(f/2), -Vx*sin(f/2), -Vy*sin(f/2), -Vz*sin(f/2) )   (不应该用q'这个符号,只是为了方便打字) 当前有空概念中的

RoPS特征提取 RoPS为Rotational Projection Statistics的简写,即旋转投影统计特征.RoPS特征具有对点云旋转和平移(即姿态变化)的不变性,具备很强的鉴别力以及对噪声和数据分辨率变化等干扰的良好稳健性.该特征目前已成功应用于三维目标识别.三维模型重建以及三维人脸识别等场景,均获得了优异的性能[1-4].此外,在多个数据集下的测试结果表明,其性能优于多个现有特征. 本节将首先分析RoPS特征描述算法的理论基础[1-3],进而给出在PCL中的应用实例[5].RoP

本文是个人在学习<CS231n 斯坦福李飞飞视觉识别课程>的学习笔记. 第一讲:课程简介 课时1 计算机视觉概述 课时2 计算机视觉历史背景 课时3 课程后勤 选读书籍<DeepLearning> 软件包: TensorFlow, Torch, PyTorch 先修条件:Python, NumPy, 微积分, 线性代数, 计算机图像, 机器学习, 课程网站: http://cs231n.stanford.edu/(作业,资源) 第二讲:图像分类 课时4 数据驱动方法 作业一: 1.

目录 摘要 一.引言 A．基于视图的方法 B．基于体素的方法 C．基于几何的方法 二.材料 三.方法 A．问题陈述 B．图生成 C．图特征提取 D．变换不变函数 E．LDGCNN架构 F．冻结特征提取器和再训练分类器 四.结果 A．应用细节 B．点云分类 C．点云分割 D．时间和空间复杂度分析 E．可视化和消融实验 五.总结 LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Feat

”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’

本文结合matlab 软件解释二维坐标系下的平移,旋转,缩放 首先确定点在二维坐标系下的表达方法,使用一个1*3矩阵: Pt = [x,y,1] 其中x,y 分别为点的X,Y坐标,1为对二维坐标的三维扩充,即将二维坐标平面上的点移动到三维坐标面Z=1上来,这样的变化并没改变图形的形状,这种变化叫做齐次变换. pt移动dx dy 后可得到移动后的点为pt’[x+dx,y+dy,1] 可以由如下关系表示 Pt’ = pt*Move.其中: 类似的,假设x y 放大系数为sx sy 那么有如下矩阵:

引言: 在用matlab画柱状图或者其他图的时候,你是否碰到下图这种情况: 乍一看这个柱状图画的有馍有洋的,but,仔细一看你会发现,横坐标标签如果再长一点就不好看啦,甚至会重叠,就像这样: 这样的图怎么能入reviewer老师们的法眼呢,分分钟给你个REJECT!!!!要想论文能通过,还是得从细节入手的啦! SO,我们想办法让横坐标标签旋转一下不就好啦?下面看代码: clc;clear; y=[0.5,0.79,0.45,0.35,0.27,0.31,0.64,0.19,0.54,0.87];

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;

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

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

还记得过去写过径向模糊,不过当时效果似乎不好. 这次效果还可以,程序中用的算法是: 1.求当前处理点和图像中心点之间的距离r与角度ang; 2.通过对r的修改得到径向模糊. 3.通过对ang的修改得到旋转模糊. 一看代码就能全部明白,不仔细解释了. 原图如下: 处理后效果: matlab代码如下: clear all;close all;clc img=imread('lena.jpg'); [h w]=size(img); imshow(img) imgn=zeros(h,w); :h :w

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

先上代码,然后再一行一行解释: x=1:37; %这一行其实一开始,写的时候是没有的,后来需要给X轴上规定几个刻度才加上的 plot(x,Y,'linewidth',2); %以x为自变量,y为因变量画图,设置线宽为2 xlim([0 37]) %设置X轴上的区间,避免出现空白区域set(gca,'xtick',1:37) %gca的意思是指定的坐标区,如果有好几个坐标区可以分成ax1,ax2:然后利用'Name','Value'的格式来指定某种name的值, 这里就是将x轴指定成三十七个刻度,

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