https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较

用Matlab实现字符串分割(split)Posted on 2011/08/08 Matlab的字符串处理没有C#强大,本身又没有提供OO特性,需要依赖别的手段完成这项任务. 我们在这里借助正则表达式函数regexp的split模式.一般语法:S = regexp(str, char, 'split') 其中str是待分割的字符串,char是作为分隔符的字符(可以使用正则表达式).分割出的结果存在S中. 以下面这样一串字符为例 Hello Nocturne Studio 首先去除首尾的多余空格

strsplit更好用,用法: strsplit(strtrim(sprintf('  \t\nds   \nhs\t dssd    \t    \n'))) 以下转载 Matlab的字符串处理没有C#强大,本身又没有提供OO特性,需要依赖别的手段完成这项任务.我们在这里借助正则表达式函数regexp的split模式.一般语法:S = regexp(str, char, 'split') 其中str是待分割的字符串,char是作为分隔符的字符(可以使用正则表达式).分割出的结果存在S中.以下面

一.目标 1 将药板从黑色背景中分离(药板部分显示为白色,背景显示为黑色): 2 根据分割结果将药板旋转至水平: 3 提取药板中的药丸的位置信息: 二.方法描述 处理图像如下: (1)首先将图像转为灰度图像,并做二值化处理,并采用闭运算将胶囊边缘平滑处理.得到图像如下所示: (2)利用imfill填充命令将胶囊填充,得到下图: 分别从图像中点左右各距100像素点位置向下遍历像素点,直到遍历到白色边缘即胶囊板的边缘停止,分别记录像素点的坐标,示意图如下: 由此计算胶囊板的倾斜角度θ=arctan(

y = :; z = ones(); surf(x,y,z):

利用PCL中分割算法. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentat

题目描述 在一个平面上使用一条直线最多可以将一个平面分割成两个平面,而使用两条直线最多可将平面分割成四份,使用三条直线可将平面分割成七份--这是个经典的平面分割问题,但是too simple,作为一个可以对困难谈笑风生的人,我们现在将问题改一下,不再使用平面,而使用一个角来分割平面,一个角最多可以将平面分成两份,两个角最多可以将平面分成七份--那么n个角可以将平面分割成几个部分呢?再进一步,考虑用圆可以将平面分割成几部分呢?聪明的你肯定想得到,答案是- 输入 第一行一个正整数T(1<=T<=2

折线分割平面 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 19216    Accepted Submission(s): 13205 Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目.比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面

HDU 2050 折线分割平面 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 17289    Accepted Submission(s): 11937 Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目.比如,一条折线可以将平面分成两部分,两

题目链接 Problem Description我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目.比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示.   Input输入数据的第一行是一个整数C,表示测试实例的个数,然后是C 行数据,每行包含一个整数n(0<n<=10000),表示折线的数量. Output对于每个测试实例,请输出平面的最大分割数,每个实例的输出占一行. Sample Input`2 1 2` 

折线分割平面 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2050 Problem Description 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目.比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分,具体如下所示. Input 输入数据的第一行是一个整数C,表示测试实例的个数,然后是C 行数据,每行包含一个整数n(0<n<=10000),表示折线的数量. Output 对于每

题意: 我们看到过很多直线分割平面的题目,今天的这个题目稍微有些变化,我们要求的是n条折线分割平面的最大数目.比如,一条折线可以将平面分成两部分,两条折线最多可以将平面分成7部分 思路: 记住结论... 平面分割 n(n+1)/2+1 折现分割2n^2-n+1 封闭曲线分平面问题n^2-n+2 平面分割空间问题(n^3+5n)/6+1 dalao的推到过程:https://www.jianshu.com/p/18ed6a125e82 代码: #include<iostream> using n

该算法在RANSAC和空间检索树的基础上实现的. 算法思路: 1.点云抽希.法线估计 2.出局点索引存储声明 3.平面检测 for (size_t i = 0; i < cloudTemp->points.size(); i++) { 判断为出局点: if (检索一定量的临近点) { 判断搜索点集是否符合要求: 存储搜索的点集 : } RANSAC平面拟合(ransac计算平面模型参数): 判断平面拟合的正确性: /* * 利用拟合平面 计算点云到该面距离, 设置容差  判断点云是否在平面内

利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割 Speeding Up Semantic Segmentation Using MATLAB Container from NVIDIA NGC 使用单一GPU训练深度学习模式的时代已经一去不复返了.对于计算密集型算法(如语义分割),单个GPU可能需要几天时间来优化模型.但多GPU硬件很贵.不会再有了:NVIDIA的云上多GPU硬件实例,比如AWS P3,只允许你支付你使用的东西.云实例允许您利用支持Tensor核心的最新一代硬件,以适度

关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分,所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据,本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的,其中有很多细节如果直接更改源程序,可能会因为数据类型,或者头文件等各种原因编译不过,会导致我们比较难得找出其中的错误,首先我们看一下我自己设定的一个场景,然后我用kinect获取数据 观察到kinect获取的原始图像的,然后使用简单的滤波,把在其中的NANS点移除,因为很多的算法要求不能出现NANS点,我们可以看见这

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云

数据的平面拟合 Plane Fitting 看到了一些利用Matlab的平面拟合程序 http://www.ilovematlab.cn/thread-220252-1-1.html

分平面问题: 一.n条直线最多分平面问题. n条直线最多可以把平面分成多少个区域? 此类问题主要采用递归的思想.当有n-1条直线时,平面最多被分成了f(n-1)块区域.如果要使第n条直线分的区域最多,就要让第n条直线与每条直线相交且交点不能重合.这样就会的到n-1个交点,将第n条直线分成了n-2条线段和两条射线.通过观察发现每一条线段或者直线都将其通过的区域一分为2,于是平面就多出了n块区域. 即: f(n) = f(n-1) + n = f(n-2) + (n – 1) + n … = f(1

基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的.由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得.欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类. (1)欧几里德算法 具体的实现方法大致是: 找到空间中某点p10,有kdTree找到离他最近的n个点,判断这n个点到p的距离.将距离小于阈值r的点p12,p13,p14....放在类Q里 在 Q\p10 里找到一点p12,重复1 在 Q\p10,p

点云分割是根据空间,几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云拥有相似的特征,点云的有效分割往往是许多应用的前提,例如逆向工作,CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割,然后才能更好的进行空洞修复曲面重建,特征描述和提取,进而进行基于3D内容的检索,组合重用等. 案例分析 用一组点云数据做简单的平面的分割: planar_segmentation.cpp #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #incl