博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=54 为什么用一种新的文件格式? PCD文件格式并非白费力气地做重复工作,现有的文件结构因本身组成的原因不支持由PCL库引进n维点类型机制处理过程中的某些扩展,而PCD文件格式能够很好地补足这一点.PCD不是第一个支持3D点云数据的文件类型,尤其是计算机图形学和计算几何学领域,已经创建了很多格式来描述任意多边形和激光扫描仪获取的点云.包括下面几种格式: l   PLY是一种多边形文件

利用pcl_viewer工具pcl_viewer rtabmap_cloud.pcd

#include <liblas/liblas.hpp> #include <iomanip> #include <iostream> #include <sstream> #include <cmath> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/v

pcl网格模型有三种可选的显示模式,分别是面片模式(surface)显示,线框图模式(wireframe)显示,点模式(point)显示.默认为面片模式进行显示.设置函数分别为: void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToSurfaceForAllActors ( ) void pcl::visualization::PCLVisualizer::setRepresentationToWireframeForAllAct

贪婪三角形投影算法 在pcl-1.8测试 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/vtk_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> #include <

装载自高翔博士的博客:https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5041142.html 什么是octomap? RGBD SLAM的目的有两个:估计机器人的轨迹,并建立正确的地图.地图有很多种表达方式,比如特征点地图.网格地图.拓扑地图等等.在<一起做>系列中,我们使用的地图形式主要是点云地图.在程序中,我们根据优化后的位姿,拼接点云,最后构成地图.这种做法很简单,但有一些明显的缺陷: 地图形式不紧凑. 点云地图通常规模很大,所以一个pcd文件也会很大.一张6

前言 大家好,时隔多年之后,我又开始了博客旅程.经历了很多事情之后呢,我发现自己的想法真的很简单:好好读书做课题,闲下来时写写博客,服务大家.所以我会继续写SLAM相关的博客.如果你觉得它对你有帮助,那是最好不过的啦!写作过程中得到了许多热心读者的帮助与鼓励,有些读者还成了要好的朋友,在此向大家致谢啦!关于SLAM,读者也会有很多问题.由于我个人精力和学力都有限,无法一一回答,向大家说声抱歉!有些共同的问题,我肯定会在博客里介绍的! 前两天刚从珠海开会回来,与中山大学的同学们聚在一起玩耍,很开心

转载自http://blog.csdn.net/linuxarmsummary/article/details/50924947 什么是octomap? RGBD SLAM的目的有两个:估计机器人的轨迹,并建立正确的地图.地图有很多种表达方式,比如特征点地图.网格地图.拓扑地图等等.在<一起做>系列中,我们使用的地图形式主要是点云地图.在程序中,我们根据优化后的位姿,拼接点云,最后构成地图.这种做法很简单,但有一些明显的缺陷: 地图形式不紧凑. 点云地图通常规模很大,所以一个pcd文件也会很大

目录 一:前后端传输数据的编码格式(contentType) 1.研究post请求数据的编码格式 2.可以朝后端发送post请求的方式 3.前后端传输数据的编码格式 4.研究form表单 5.当form表单编码格式修改为formdata与不修改区别 6.研究Ajax默认编码格式 二:ajax发送json格式数据 1.Ajax发送json格式数据 2.编码格式转换成JSON格式 3.发送数据必须与编码格式保持一致 4.django后端不会帮你处理json格式数据需要手动处理 5.后端手动处理jso

PCD版本 在点云库(PCL)1.0版本发布之前,PCD文件格式有不同的修订号.这些修订号用PCD_Vx来编号(例如,PCD_V5.PCD_V6.PCD_V7等等),代表PCD文件的0.x版本号.然而PCL中PCD文件格式的正式发布是0.7版本(PCD_V7). 文件头格式 每一个PCD文件包含一个文件头,它确定和声明文件中存储的点云数据的某种特性.PCD文件头必须用ASCII码来编码.PCD文件中指定的每一个文件头字段以及ascii点数据都用一个新行(\n)分开了,从0.7版本开始,PCD文件

1.安装文件下载:官网,我还是比较喜欢别人编译好的安装包啊,哈哈. http://www.pointclouds.org/downloads/windows.html 2.傻瓜式安装(下面的依赖项都集成进来了) 写入环境变量,这个很不错,可选. 中间安装了Boost.VTK.Kinect驱动什么的.反正是一路下一步,当然我的机器是Win7系统,之前没有安装过PCL,比较纯净. 之后又单独安装了QT4.8.2的sdk. 3.测试 在安装目录下有share/doc/pcl-1.6/tutorials

一.PCD简介 1.1 PCD版本 在点云库PCL 1.0发布之前,PCD文件格式就已经发展更新了许多版本.这些新旧不同的版本用PCD_Vx来编号(例如PCD_V5.PCD_V6和PCD_V7等),分别代表PCD文件的0.5版.0.6版和0.7版.在PCL中,用到的PCD文件格式的正式发布是0.7版,即PCD_V7. 1.2 头文件格式 PCD文由 “头文件 + 点云数据” 构成,头文件声明了该点云数据集的基本特性.下面以PCD_V7版本的PCD文件为例,对头文件进行介绍.打开经典的兔子模型(用

(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法比较快, 对于代码的解析 /* 使用正态分布变换进行配准的实验 .其中room_scan1.pcd room_scan2.pcd这些点云包含同一房间360不同视角的扫描数据

欢迎訪问 博客新址 PCL系列 PCL系列--读入PCD格式文件操作 PCL系列--将点云数据写入PCD格式文件 PCL系列--拼接两个点云 PCL系列--从深度图像(RangeImage)中提取NARF关键点 PCL系列--怎样可视化深度图像 PCL系列--怎样使用迭代近期点法(ICP)配准 PCL系列--怎样逐渐地配准一对点云 PCL系列--三维重构之泊松重构 PCL系列--三维重构之贪婪三角投影算法 PCL系列--三维重构之移动立方体算法 说明 通过本教程,我们将会学会: 怎样配准多个点云

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5064848.html 除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外,一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感.Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法,其对物体姿态变化鲁棒性好,对旋转不敏感,可以很好的检测出物体的角点.甚至对于标定算法而言,HARRIS角点检测是使之能成功进行的基础. HARRIS算法的思想还是很有意思的.很聪明也很trick. 1.Harris 算法 其思想及数学推导

前言: PCL使用点云作为数据格式,Kinect可以直接作为三维图像的数据源产生三维数据,其中的桥梁是OpenNI和PrimeSense.为了方便地使用Kinect的数据,还是把OpenNI获取的基础数据格式转换为点云格式.并且PCD格式的数据操作起来更为直观. 切记:理论自己慢慢看,代码是最重要的,且测试可行且正确 (1):Microsoft Kinect SDK 和 PrimeSense OpenNI 的区别 原文链接:http://blog.csdn.net/wdxzkp/article/

0 引言 问题背景:pcl中提供了大量工具,用于对点云和三角面片文件进行处理和显示.在研究中,存在很多简易的需求,比如点云坐标转换,点云的打开显示以及同步显示,点云的最小包络求解,点云的格式转换等等. 在对这些需求进行封装时,发现自己的代码组织混乱,类的定义不明确,存在很多问题.借此机会,扩展一下面向对象程序设计方面的知识,对需求进行重新封装,追求软件设计上敏捷性和设计思路上的简洁性. 1 需求列举 (1)IO 1. 从任意目录下读入点云文件 2. 将点云存储到指定目录 3. 存储点云的变量,存

主机环境:win10系统,pcl库1.11.1, vs2019 pcl库安装以及环境配置如下连接: https://www.jb51.net/article/190710.htm 代码很简单,主要是做个坐标转换,如下: #include <io.h>  #include <fstream>  #include <string>  #include <vector>  #include <iostream>  #include <iostre

转自caimagic的专栏 一:什么是点云数据 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合.这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示,而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状.不经如此,除(X,Y,Z)代表的几何位置信息之外,点云数据还可以表示一个点的RGB颜色,灰度值,深度,分割结果等. Eg..Pi={Xi, Yi, Zi,…….}表示空间中的一个点, 则Point Cloud={P1, P2, P3,…..Pn}表示一组点云数据. 二:点云数据的获得 大多数点云数据是由3D扫描设备

原文地址:https://help.aliyun.com/document_detail/51991.html?spm=5176.doc61109.6.703.ZTCYoi 一.概念说明 1. playAuth:视频播放的唯一凭证,每个播放凭证都绑定了用户的身份标识,不同用户的播放凭证不能互换,否则无法正常播放视频.另外,播放凭证是有时效性的(默认100秒).具体参数获取方法查看文档 获取播放凭证. 2. 防盗链:通过判断request请求头的refer是否来源于本站的方式来决定视频是否能被播放