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

一.Genesis加邮票孔(线与线)实现算法 1.鼠标点击位置P点, 2.通过P点求出,垂足2个点:P1C与P2C (两个点即距离2条线段垂直的垂足点) 3.计算P1C到P2C方位角(假设置为变量PA) 4.分别计算P1S,P1E与P2S,P2E  4个点 以P1S与P1E为例:(方位角+增量求解) 参数1:点P1C为基准点, 参数2:增量距离(连接位长度的一半) 参数3:  方位角(PA+90)  求出:P1S        方位角(PA-90)  求出:P1E 5. P1S,P1E 连线,进

最近在研究和制作数字示波器,其中涉及一个小算法:需要将 ADC 采样的数值在 TFT LCD 屏幕上面显示并且用“线”连接起来. ADC 按照时序对输入电压采样后,记录的是一个个的数值,如果显示的时候不用“线”连接它们,那么他们看上去就是这样的: 用直线连接以后,看上去就是这样了(垃圾 LM324 运放的模拟前端,方波波形变形严重到令人发指): X 轴(时间轴)的放大比率确定以后,ADC 采样值的相邻 2 点在屏幕上的间距也就确定了,连线算法要做的事情,就是将位于这两点间的直线上的 LCD 小点

编译环境VS2017+EasyX #include "stdafx.h" #include"graphics.h" void DDALine(int x0, int y0, int x1, int y1); void main() { int x0, y0, x1, y1; initgraph(, ); //初始化图形界面,窗口分辨率设置为640*480 MOUSEMSG m; // 定义鼠标消息 while (true) { flag: //重置开始 m = Ge

原文:http://blog.csdn.net/u010696366/article/details/8941938 PCL Registration API Registration:不断调整,把不同角度的3D点数据整合到一个完整的模型中.它的目的在于在一个全局坐标系下找到不同视角的定位与定向(两个视角交叉部分重叠完好为最优).这就是KinectFusion论文中所提到的ICP( Iterative Closest Point )算法.给定输入数据集,首先做一个估计,然后通过旋转和平移变换一个

首先附上我的github地址,https://github.com/jiangzhenfei/five,线上实例:http://47.93.103.19:5900/client/ 线上实例,你可以随意起用户名,房间号,然后让你同事或者自己再打开一个网页,输入任意用户名,但是房间号一样才可以进入同一个房间对战 本地运行,拷贝代码,npm install依赖,进入server文件夹,执行 node index.js,然后直接在页面打开client里面的index.html文件夹即可 详细的源码和解释

凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定场诗完毕,咱们书接上回.上回咱们说到使用基于MA长短周期均线上下穿越的方式对行情进行跟踪.同时也提出该方法的问题,即:当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时,短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差.这种情况的问题就是会导致系统进行频繁的交易,如果看官们有过手动交易的经验值,就不难发现,交易的越频繁,可能

1. PCLBase pcl_base.h中定义了PCL中的基类PCLBase,PCL中的大部分算法都使用了其中的方法. PCLBase实现了点云数据及其索引的定义和访问. 两个主要的变量input_ ,indices_. 2. Feature feature.h中定义了特征基类Feature,一些适用于所有特征的通用的3D操作在类里实现. Feature实现了特征的计算框架,包括两部分:近邻搜索(“k最近邻”用于定义某个点的特征)和特征计算. 5个主要的变量用于定义近邻搜索:surface_

using System; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Collections; namespace PowerLanguage { namespace Function { public class OtherFrame { DateTime d;; ; ;; ArrayList listm5 = null; ArrayList listm15 = null; ArrayList listm30=null; Arr

参考文献:EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control ----Cuneyt Akinlar  , Cihan Topal  1. Introduction 这种算法根本不需要参数调整,只需为所有类型的图像运行一组默认参数即可. 传统的直线段检测算法开始于计算边缘图,通常由著名的Canny边缘检测器(Canny, 1986).接下来是Hough变换(Hough, 1962; Illinworth

在逆向工程,计算机视觉,文物数字化等领域中,由于点云的不完整,旋转错位,平移错位等,使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准,为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标系,将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云,然后就可以方便进行可视化的操作,这就是点云数据的配准.点云的配准有手动配准依赖仪器的配准,和自动配准,点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位,从而达到两块点云自动配准的效果,其实质就是把不同的坐标系中测得到的

PCL(PointCloudLibrary)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索.特征提取.识别.追踪.曲面重建.可视化等.支持多种操作系统平台,可在Windows.Linux.Android.MacOSX.部分嵌入式实时系统上运行.如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用 

1. 点云的提取 点云的获取:RGBD获取 点云的获取:图像匹配获取(通过摄影测量提取点云数据) 点云的获取:三维激光扫描仪 2. PCL简介 PCL是Point Cloud Library的简称,是一个开源的用C++语言开发的点云库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索.特征提取.识别.追踪.曲面重建.可视化等.而且支持多种操作平台,可在Windows.Linux.Android.Mac OS X.部分嵌入式实时系统上运行.如果说OpenCV是2

1.算法功能简介 坏条带的由来:2003年5月31日,Landsat-7ETM+机载扫描行校正器(SLC) 故障,导致此后获取的影像出现了数据条带丢失,严重影响了Landsat ETM遥感影像的使用.此后Landsat 7 ETM SLC-on是指2003.5.31日Landsat 7SLC故障之前的数据产品,Landsat 7 ETMSLC-OFF则是故障之后的数据产品. 目前我们PIE SDK支持影像坏线修复,并提供了相应的算法. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设

传送门:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4128 大水题一道 使用大步小步算法,把数字的运算换成矩阵的运算就好了 矩阵求逆?这么基础的线代算法我也不想多说,还是自行百度吧 需要注意的是矩阵没有交换律,所以在计算$B\cdot A^{-m}$的时候不要把顺序搞混 代码: #include <cstring> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <

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

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=265 本小节不仅解释如何增加你自己的PointT点类型,也介绍了PCL中的模板point类型,以及它们的用处和定义.PCL从开始就伴随着各种预定义的point类型,从用于XYZ数据到更复杂的n维直方图表示法,例如PFH(点特征直方图).这些类型应该足够支持在PCL中应用的算法及方法,然而,也有情况下用户希望定义新的类型. 注意:由于PCL的快速更新,本节内容仅仅对PCL 0.x和1

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=29 什么是PCL PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索.特征提取.识别.追踪.曲面重建.可视化等.支持多种操作系统平台,可在Windows.Linux.Android.Mac OS X.部分嵌入式实时系统上运行.如果说

论文:Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 代码:https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 参考:车道线检测算法LaneNet + H-Net(论文解读) 数据集:Tusimple Overview 本文提出一种端到端的车道线检测算法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型.其中 LanNet 是一种将语义分割和对

这篇博客是pcl中区域增长的算法进行简介以实现重写,并添加了一些判断条件. 起初原因是在使用pcl封装的regionGrowing时,效果不太好. 于是想自己重新写一下,通过改变其中种子点的生成策略和生长区域判别条件. 但是,完成之后效果依旧很差 (￣▽￣)"! 以下两张图片是在网上找到pcl官网中对regionGrowing伪代码的介绍以及翻译: 我在复现过程中,主要是对新种子点的生成更改了判别条件,比如按照法向量夹角.距离阈值等. 此外,在区域生长过程中点的判别,可以增加角度阈值.欧式距离阈

OpenCASCADE Hidden Line Removal eryar@163.com Abstract. To provide the precision required in industrial design, drawings need to offer the possibility of removing lines, which are hidden in a given projection. OpenCASCADE provides two algorithms for