SAC-IA是基于RANSAC算法的对齐算法 通过降采样提高法向计算.FPFH特征的计算 最后通过SAC-IA计算得到对齐的旋转和平移 #include <Eigen/Core> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/common/time.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/

存取函数 名称 说明 fn:node-name(node) 返回参数节点的节点名称. fn:nilled(node) 返回是否拒绝参数节点的布尔值. fn:data(item.item,...) 接受项目序列,并返回原子值序列. fn:base-uri() fn:base-uri(node) 返回当前节点或指定节点的 base-uri 属性的值. fn:document-uri(node) 返回指定节点的 document-uri 属性的值. 错误和跟踪函数 名称 说明 fn:error() f

XPath 简介 XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言.XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历. XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素,并且 XQuery 和 XPointer 同时被构建于 XPath 表达之上. 因此,对 XPath 的理解是很多高级 XML 应用的基础. 在学习之前应该具备的知识: 在您继续学习之前,应该对下面的知识有基本的了解: HTML / XHTML XML / XML 命名空间 什么是 XPath? XPath 使用路径表

如何通过源码编译方式安装PCL 对于很多想学习PCL的同学而言,往往会被如何安装困扰很长时间.我就是这其中的一员,为了不让大家在安装问题上浪费太多时间,我决心写下这篇小小的随笔,希望对大家有所帮助. 下载需要的软件包 Visual Studio [我用的是VS2012,所以这里以这个版本作为基础进行介绍] cmake-3.1.0(二进制安装包) PCL-1.8.0(源码) vtk-6.2.0(源码) boost-1.58.0(源码) eigen-3.2.5(源码) flann-1.8.4(源码)

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

Kd树按空间划分生成叶子节点,各个叶子节点里存放点数据,其可以按半径搜索或邻区搜索.PCL中的Kd tree的基础数据结构使用了FLANN以便可以快速的进行邻区搜索.FLANN is a library for performing fast approximate nearest neighbor searches in high dimensional spaces.下面是一个最基本的例子,只寻找一个最近点: #include <pcl/point_cloud.h> #include &l

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

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法.在VTK.PCL.MRPT.MeshLab等C++库或软件中都有实现,可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵,原理简单且具有较好的精度,但是由于采用了迭代计算,导致算法计算速度较慢,而且采用ICP进行配准计算时,其对待配准点云的初始位置有一定要求,若所选初始位置不合理,则会导致算法陷入局部最优.PCL点云库已经实现了多种

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.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

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

(转载)http://www.blogjava.net/hadeslee/archive/2007/11/24/161778.html 一.验证类1.数字验证内1.1 整数1.2 大于0的整数 (用于传来的ID的验证)1.3 负整数的验证1.4 整数不能大于iMax1.5 整数不能小于iMin2.时间类2.1 短时间,形如 (13:04:06)2.2 短日期,形如 (2003-12-05)2.3 长时间,形如 (2003-12-05 13:04:06)2.4 只有年和月.形如(2003-05,或

1.输出1-100的和 var sum = 0; for(var i=1;i<=100;i++){ sum = sum + i; } document.write(sum); 2.输出1-100奇数的和 var sum = 0 for(var i=1;i<=100;i+=2){ sum = sum+i; } document.write(sum); 3.输出1-100偶数的和 var sum = 0; for(var i=2;i<=100;i+=2){ sum = sum+i; } do

中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 Learning ROS forRobotics Programming Second Edition学习笔记(七)indigo PCL xtion pro live indigo PCL例子以及xtionpro live pcl --$ rosrunchapter6_tutorials pcl_create --$ rviz --$ roscdchap

CMake常用指令结合PCL 的顶层CMake文件的解释 基本指令 (1)ADD_DEFINITIONS 向 C/C++编译器添加-D 定义,比如:ADD_DEFINITIONS(-DENABLE_DEBUG -DABC),参数之间用空格分割.如果你的代码中定义了#ifdef ENABLE_DEBUG #endif,这个代码块就会生效.如果要添加其他的编译器开关,可以通过 CMAKE_C_FLAGS 变量和 CMAKE_CXX_FLAGS 变量设置. 在PCL中有 add_definitions

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

记录关于我们运行roslaunch openni_launch openni.launch  命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理,只有知道它们的数据结构,才能很好的对数据进行处理,我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型,比如下面这些话题是我们经常使用的/camera/depth/image/camera/depth/image_raw/camera/depth/points/camera/ir/image_raw/came

(1) 关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别 pcl::PointXYZ::PointXYZ ( float_x, float_y, float_z ) 区别: struct PCLPointCloud2 { PCLPointCloud2 () : header (), height (), width (), fields (), is_bigendian (), row_step (), dat

在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分, (1)用最小二乘法对点云进行平滑处理 新建文件resampling.cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

点特征直方图(PFH)描述子 正如点特征表示法所示,表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法.虽然计算非常快速容易,但是无法获得太多信息,因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征.然而大部分场景中包含许多特征点,这些特征点有相同的或者非常相近的特征值,因此采用点特征表示法,其直接结果就减少了全局的特征信息.那么三维特征描述子中一位成员:点特征直方图(Point Feature Histograms),我们简称为PFH,从PCL实现的角度讨论其实施细节.PFH特征

在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本,样本不同对应的应用不同,例如剔除错误的配准点对,分割出处在模型上的点集,PCL中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心,同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法,例如随机采样一致性算法(RANSAC)最大似然一致性算法(MLESAC),最小中值方差一致性算法(LMEDS)等,所有估计参数算法都符合一致性原则.在PCL中设计的采样一致性算法的应用主要就是对点云进行分割,根据设定的不同的几个模型,估计对