博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5010771.html 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).

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

从GitHub的代码版本库下载源代码https://github.com/PointCloudLibrary/pcl,用CMake生成VS项目,查看PCL的源码位于pcl_features项目下 1.Feature类: template <typename PointInT, typename PointOutT>   class Feature : public PCLBase<PointInT> 注意 Feature是一个泛型类,有一个compute方法. template &

// 定义相关变量 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>& cloud = *cloud_ptr; //点云 //初始化点云数据PCD文件头 cloud.width = depthHeight * depthWidth; cloud.height = ; cloud.is_

终于把点云单侧面投影正射投影的代码写完了,为一个阶段,主要使用平面插值方法,且只以XOY平面作为的正射投影面.有些凑合的地方,待改进. 方法思路:使用Mesh模型,对每一个表面进行表面重建.借助OpenCV Mat类型对投影平面进行内点判断,对内点位置进行插值. OpenCV cv::polylines 和lines 进行画图的时候都会出现问题,因此在某些时刻无法使用连通域查找的方法进行内点检测,应该重写line方法. 1.使用Mesh载入ply模型,和同步载入点云,也可以从mesh直接Copy

测试NDT方法的Demo,http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_distributions_transform.php#normal-distributions-transform 系统环境:Win7 OS/PCL1.8.0/VS2010 诡异的是Debug运行,报 vector subscript out of range 错误. 居然在Release模式下可以正常运行.不解啊! 好多人都遇到了类似的问题:http://ww

激光雷达         随着智能驾驶技术的发展,激光雷达迅速的进入工程师的视野,不管是机械式.MEMS还是纯固态激光雷达,本质上都是以一定的速度扫描照射区域,在此过程中激光雷达不断的发出激光并接收反射信息.激光雷达的反射点信息包含了距离.时间和水平角度(Azimuth)等信息,同时结合激光发射器的固定垂直角度,即可以计算出反射点的坐标信息,每一次扫描中所有反射点的集合即为点云(Point Cloud).而伴随着激光雷达的高精度带来的数据量爆发,点云数据的实时处理就成为工程师要面对的一大挑战.

PCL支持点云的形态学滤波,四种操作:侵蚀.膨胀.开(先侵蚀后膨胀).闭(先膨胀后侵蚀) 在#include <pcl/filters/morphological_filter.h>中定义了枚举类型 enum MorphologicalOperators { MORPH_OPEN, MORPH_CLOSE, MORPH_DILATE, MORPH_ERODE }; 具体实现: template <typename PointT> void pcl::applyMorphologic

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5046479.html 关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点 = 特征点: 关键线 = 边缘: 关键面 = foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(har

在获取点云数据时 ,由于设备精度,操作者经验环境因素带来的影响,以及电磁波的衍射特性,被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响,点云数据中讲不可避免的出现一些噪声.在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步,对后续的影响比较大,只有在滤波预处理中将噪声点 ,离群点,孔洞,数据压缩等按照后续处理定制,才能够更好的进行配准,特征提取,曲面重建,可视化等后续应用处理,PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法,例如:双边滤波,高斯滤波,条件滤波,直通滤波,基于随机采样一致性滤波,PC

关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点=特征点: 关键线=边缘: 关键面=foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(harris),边缘提取算法更是备受瞩目(canny,LOG.....),当然,对二维的图像也有区域所谓的前景分割算法用于提取

本周主要任务:学习PCL点云库,掌握利用PCL对点云处理的方法 任务时间:2014年9月1日-2014年9月7日 任务完成情况:完成了读取单幅xml深度数据,并重建三维点云并显示 任务涉及基本方法: 1.xml文件读取 http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/3958172.html 2.OpenCV矩阵运算 http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/3959120.html http://www.cnblogs.com/xzd1575/p/39

PCL简介 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

基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物. 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划. 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云.为了能够高效的处理这些数据.快速的指出与搜索能力是需要的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

正则:   re.S使点也能匹配到\n:re.I不区分规则中的大小写:re.X忽略空格及#后的注释:re.M把^和$由文首文末变为各行的首尾.   Egの删除各行行尾的alex,alex不区分大小写: import re s='''ja654alEx runAlex87 90helloaLeX''' m=re.sub('alex$','',s,count=0,flags=re.M+re.I) print(m) ******************分割线******************* pa

(1)学习如何连接两个不同点云为一个点云,进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等,同时了解如何连接两个不同点云的字段(例如颜色 法线)这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样,例如:点云A是N个点XYZ点,点云B是N个点的RGB点,则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrgb类型 新建文件concatenate_clouds.cpp  CMakeLists.txt concatenate_clouds.cpp : #include <iostream> #includ

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/

贪婪投影三角化算法是一种对原始点云进行快速三角化的算法,该算法假设曲面光滑,点云密度变化均匀,不能在三角化的同时对曲面进行平滑和孔洞修复. 方法: (1)将三维点通过法线投影到某一平面 (2)对投影得到的点云作平面内的三角化 (3)根据平面内三位点的拓扑连接关系获得一个三角网格曲面模型 在平面区域的三角化过程中用到了基于Delaunay的空间区域增长算法,该方法通过选取一个样本三角片作为初始曲面,不断扩张曲面边界,最后形成一张完整的三角网格曲面,最后根据投影点云的连接关系确定各原始三维点间的拓扑

值得推荐的C/C++框架和库 [本文系外部转贴,原文地址:http://coolshell.info/c/c++/2014/12/13/c-open-project.htm]留作存档 下次造轮子前先看看现有的轮子吧 值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写

from: https://github.com/jobbole/awesome-cpp-cn C++ 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理.awesome-cpp 就是 fffaraz 发起维护的 C++ 资源列表,内容包括:标准库.Web应用框架.人工智能.数据库.图片处理.机器学习.日志.代码分析等. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.

C/C++框架和库 装载自:http://blog.csdn.net/xiaoxiaoyeyaya/article/details/42541419 值得学习的C语言开源项目 Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行. 下载链接:http://hom