摘要:在ROS kinetic下,利用realsense D435深度相机采集校准的RGBD图片,合成点云,在rviz中查看点云,最后保存成pcd文件. 一. 各种bug 代码编译成功后,打开rviz添加pointcloud2选项卡,当我订阅合成点云时,可视化失败,选项卡报错: 1)Data size (9394656 bytes) does not match width (640) times height (480) times point_step (32).  Dropping mes

1.python代码: 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 4 #f=open('point cloud.txt','r') 5 f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r') 6 point=f.read() 7 f.close() 8 l1=point.replace('\n',','

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

CVPR2020:三维点云无监督表示学习的全局局部双向推理 Global-Local Bidirectional Reasoning for Unsupervised Representation Learning of 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Rao_Global-Local_Bidirectional_Reasoning_for_Unsupervised_Repr

ROS与深度相机入门教程-在ROS使用kinect v1摄像头 说明: 介绍在ros安装和使用kinect v1摄像头 介绍freenect包 安装驱动 deb安装 $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-* $ rospack profile 源码安装 $ cd ~/catkin_ws/src $ git clone https://github.com/ros-drivers/freenect_stack.git $ cd ~/catkin_ws

http://www.voidcn.com/blog/lg1259156776/article/p-6302915.html 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似

算法原理请参考此文:  kinect fusion 3D重建基本算法  http://log.csdn.net/xiaohu50/article/details/51592503 三维重建为三维空间实体建立适合计算机表示和处理的三维数学模型,建立一个相对于真实三维世界坐标系的计算机世界坐标系中的三维映射模型. 三维重建的关键因素为尺度(点的邻域覆盖单位).相对位置(刚体物体的体元相对位置及位置映射).原点位置. 对于尺度问题,通常有两种解决方法.第一种,直接得到实体到计算机世界坐标系的绝对映射关

作者:仲夏夜之星 Date:2020-04-08 来源:物体的三维识别与6D位姿估计:PPF系列论文介绍(三) 文章“A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data” 2018年发表在<sensors>上,是近年来对PPF方法的进一步继承与改进. 1.本文的思路 本文介绍的方法主要分为两个阶段即线下建模与线上匹配,在建模时,通过计算和保存所有可能

作为3D世界里最重要的窗口,摄像机的应用就显得很重要,毕竟在屏幕上看到的一切都得用摄像机矩阵变换得来的嘛.论坛上看到了一篇帖子讲非天空盒的背景做法,让我想起其实很多界面合成画面可以用摄像机之间的交互来实现(避开用GUI,效率问题我没尝试过,但是貌似用深度相机比gui好?以后试验下). 首先说下深度相机,就是用2个或者2个以上的相机,设置好参数后自动到屏幕视觉合成的效果,应用上两个方面:1,背景图 2,用户界面. 步骤:1.建立第二个相机,设置 Clear Flags 属性为 Depth Only

ROS数据可视化工具Rviz和三维物理引擎机器人仿真工具V-rep Morse Gazebo Webots USARSimRos等概述 Rviz Rviz是ROS数据可视化工具,可以将类似字符串文本等枯燥的数据以二维或三维等非常形象的可视化方式进行显示,如下:   除此之外,也是重要的人机交互界面,如下以一个六足机器人为例: 单足(初始--调整):           数值结果如下: --- header: seq: 9034 stamp: secs: 1487127789 nsecs: 815

本文接着上一篇<手把手教你用深度学习做物体检测(五):YOLOv1介绍>文章,介绍YOLOv2在v1上的改进.有些性能度量指标术语看不懂没关系,后续会有通俗易懂的关于性能度量指标的介绍文章. YOLOv2 论文:< YOLO9000: Better, Faster, Stronger> 地址:  https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf yolov2和v1的区别 引入了Batch Normalization  有一定的正则化效果,可以减轻过拟合,

最近在微信群内,很多群友在群友的推荐下,购买了Astra pro的深度相机,价格地道,物超所值!群友反馈积极,所以这里出一波简单的教程.   以下内容知识抛砖引玉,主要讲解windows下和Ubuntu上的测试用例.   (1)Astra Pro 参数   该深度相机是乐视与奥比中光合作的体感相机,对标微软Kinect,可用于三维重建,SLAM学习,也可以作为免驱UVC摄像头体感摄像头使用

原文:http://blog.csdn.NET/qq1175421841/article/details/50412994 ----微软Build2012大会:Kinect for Windows Programming Deep Dive 这个周末看了两天的微软Build 2012大会,真的是一次盛会,上面有很多的演讲主题,都是微软相关技术和产品的最新动态,我比较关注.NET.WPF.Office及Kinect相关开发,上面的演讲视频和PPT都可以下载,个人觉得比较精彩的有The Evolut

本文参考下文,做一点个人使用补充. http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52662143 转自: http://blog.csdn.net/dfdfdsfdfdfdf/article/details/49990835 Intel RealSense(实感技术)概览 前段时间CES的报道满天飞,网上逛了几圈,感觉料最猛的还数Intel:老树开新花,推出14nm的第五代酷睿处理器:在智能可穿戴设备及物联网上雄起:RealSense实

1.下载three.js的源码包后,文件夹结构如下: 2.在[three.js第一课]的代码基础上,引入OrbitControls.js文件,此文件主要用于 对鼠标的操作. 该文件位置:在文件结构中 找到[examples]文件夹,进入: 找到其中的[js]文件夹,进入: 找到其中的[controls]文件夹,进入后即可找到[OrbitControls.js]文件: 我的引入文件如下: <script src="jquery.min.js"></script>

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"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &

CVPR2020:训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型:https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Gojcic_Learning_Multiview_3D_Point_Cloud_Registration_CVPR_2020_pap

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要