#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/ply_io.h> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); if

从PCL 1.0开始,PCL(三维点云处理库Point Cloud Library)提供了一个通用采集接口,这样可以方便地连接到不同的设备及其驱动.文件格式和其他数据源.PCL集成的第一个数据获取驱动是OpenNI Grabber,它使得从OpenNI兼容的设备请求数据流变得十分通用和简单. 目前PCL最新的1.8.0版本需要自行编译,而官网上的PCL 1.6.0 All-in-one Installer只支持OpenNI 1.由于我使用的奥比中光3D摄像头只支持OpenNI 2,因此必须使用P

(1)学习向PCD文件写入点云数据 建立工程文件ch2,然后新建write_pcd.cpp  CMakeLists.txt两个文件 write_pcd.cpp : #include <iostream> //标准C++库中的输入输出的头文件 #include <pcl/io/pcd_io.h> //PCD读写类相关的头文件 #include <pcl/point_types.h> //PCL中支持的点类型的头文件 int main (int argc, char** a

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=84 在本小节我们学习如何从PCD文件中读取点云数据. 代码 章例1文件夹中,打开名为pcd_read.cpp的代码文件.同目录下可找到测试点云文件test_pcd.pcd. 解释说明 现在,我们解析上面打开的代码. #include <iostream> //标准C++库中的输入输出类相关头文件. #include <pcl/io/pcd_io.h> //pc

分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍

点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体

PCL 不同类型的点云之间进行类型转换 可以使用PCL里面现成的函数pcl::copyPointCloud(): #include <pcl/common/impl/io.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> ()); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloud_xyzrgba (

点云由庞大的数据集组成,这些数据集通过距离.颜色.法线等附加信息来描述空间三维点.此外,点云能以非常高的速率被创建出来,因此需要占用相当大的存储资源,一旦点云需要存储或者通过速率受限制的通信信道进行传输,提供针对这种数据的压缩方法就变得十分有用.PCL库提供了点云压缩功能,它允许编码压缩所有类型的点云,包括“无序”点云,它具有无参考点和变化的点尺寸.分辨率.分布密度和点顺序等结构特征.而且,底层的octree数据结构允许从几个输入源高效地合并点云数据. 图1 点云压缩示意图 下面,我们解释单个点

前言 Point Cloud Library (PCL)是一个功能强大的开源C++库,假设可以使用好PCL将会对我们在LiDAR数据处理领域的研究产生巨大帮助.LiDAR技术经过几十年的发展.眼下国内外关于LiDAR点云数据处理的文献已非常丰富.可是依旧存在硬件上的发展速度大于软件的发展速度. PCL中的算法基于众多的科研人员和程序爱好者的无私贡献才有今天强大的PCL. 博文中,我将针对怎样结合PCL和Qt库做一个可视化点云的程序.这部分内容在PCL官网已有几个样例并且都可以非常好的使用,并且U

原创博客:转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 1.首先确保你的kinect驱动或者uvc相机驱动能正常启动,如果你没有安装kinect深度相机驱动,请看我前面的博文. 2.PassThrough过滤器,在therbx1_vision/launch目录下的passthrough.launch启动文件内容如下: <launch> <!-- Start the nodelet manager --> <node pkg="

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越

1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面. 形态学是图像处理中非常重要的概念,对二值图像而言,可由简单的膨

1.超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”.与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块.与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成很多小块,并研究每个小块之间的关系.这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了,在图像分割中,像素聚类形成超像素,以超像素关系来理解图像已经广为研究.本质上这种方法是对局部的一种总结,纹理,材质,颜色类似

1.点云的频率 今天在阅读分割有关的文献时,惊喜的发现,点云和图像一样,有可能也存在频率的概念.但这个概念并未在文献中出现也未被使用,谨在本博文中滥用一下“高频”一词.点云表达的是三维空间中的一种信息,这种信息本身并没有一一对应的函数值.故点云本身并没有在讲诉一种变化的信号.但在抽象意义上,点云必然是在表达某种信号的,虽然没有明确的时间关系,但应该会存在某种空间关系(例如LiDar点云).我们可以人为的指定点云空间中的一个点(例如Scan的重心或LiDar的“源”),基于此点来讨论点云在各个方向

1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就

点云滤波的概念 点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理.其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样.我认为原因有以下几个方面: 点云不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义.所以点云无法建立横纵坐标之间的联系. 点云在空间中是离散的.和图像,信号不一样,并不定义在某个区域上,无法以某种模板的形式对其进行滤波.换言之,点云没有图像与信号那么明显的定义域. 点云在空间中分布很广泛.历整个点云中

博客转载自:https://blog.csdn.net/sunboyiris/article/details/72636809 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloudadd(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZR

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=125 压缩配置文件: 压缩配置文件为PCL点云编码器定义了参数集.并针对压缩从OpenNI采集器获取的普通点云进行了优化设置.请注意,解码对象不需要用参数表示,因为它在解码时检测并获取对应的编码参数配置.下面的压缩配置文件是可用的: LOW_RES_ONLINE_COMPRESSION_WITHOUT_COLOR:分辨率1cm3,无颜色,快速在线编码 LOW_RES_ONLINE_

背景 前段时间,cranelee 在Github上给老黄提了个issues, 问到了如何用Nacos的SDK访问阿里云ACM. https://github.com/catcherwong/nacos-sdk-csharp/issues/13 刚看到这个issues的时候,老黄也是觉得一脸懵逼,好像这两者没有什么必然联系,打开ACM的文档一看,就知道为什么了. 原来Java和Go的已经是可以用nacos的SDK来访问的了.那就说明两者是兼容的. 这段时间抽空看了一下,把这个功能基本实现了. 下面

(1)点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像.获取方法有:激光雷达深度成像法.计算机立体视觉成像.坐标测量机法.莫尔条纹法.结构光法. 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光会携带方位.距离等信息.若将激光束按照某种轨迹进行扫描,便会边扫描边记录到反射的激光点信息,由 于扫描极为精细,则能够得到大量的激光点,因而就可形成激光点云.点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等

(1)使用statisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点 使用统计分析技术,从一个点云数据中集中移除测量噪声点(也就是离群点)比如:激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集,另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点,使效果不好,估计局部点云特征(例如采样点处法向量或曲率变化率)的运算复杂,这会导致错误的数值,反过来就会导致点云配准等后期的处理失败. 解决办法:每个点的邻域进行一个统计分析,并修剪掉一些不符合一定标准的点,稀疏离群点移除方法基于在输入数据中对点到临近点的距离分布的计