SFM和PMVS算法生成点云

2024-09-02

VisualSFM+PMVS生成稠密点云

利用相机拍摄一个场景不同角度的图片,使用VisualSFM能够得到稀疏点云,如果想要得到稠密点云,可以在VisualSFM中加入PMVS的应用程序,PMVS会作为一个插件运行将稀疏点云插成稠密的点云. ViusalSFM在Changchang WU的主页下载,分64bit和32bit. CMVS-PMVS可以在gitHub上下载:https://github.com/pmoulon/CMVS-PMVS. 我的电脑是32bit ,将\CMVS-PMVS-master\CMVS-PMVS-maste

VTK根据三维坐标点集生成点云

一个简单的利用VTK根据三维坐标点集生成点云的例子,仅供参考. 一.环境:vtk-8.1 & vs2013(需自行配置vtk的环境) 二.我所读取的三维坐标点集为txt格式文件,每个点的x,y,z坐标为单独一行.至于读取方法可以根据自己的点集数据结构重写读取方法,源码如下: #include <fstream> #include <sstream> #include <string> #include <vtkPoints.h> #include &

[CC]区域生长算法——点云分割

基于CC写的插件,利用PCL中算法实现: void qLxPluginPCL::doRegionGrowing() { assert(m_app); if (!m_app) return; const ccHObject::Container& selectedEntities = m_app->getSelectedEntities(); size_t selNum = selectedEntities.size(); ) { m_app->dispToConsole("P

PMVS学习中学习c++

最近忙于PMVS算法的优化,在这个过程中把这个写下来.仿照已有PMVS源程序,给出自己的一个实现过程. 1.fstream的使用 2.c++中的初始化 3.new创建对象与不用new的区别我们学习这个c++的时候,一般用Helloworld这个demo的时候,就涉及到IO,一般用一些OpenCV,PCL等库的时候,一般处理的时候遇到的就是IO,Input Output输入输出的意思,就是对于一个程序来说的话,一般都会有输入跟输出. 对于一开始遇到的cin cout cerr等这些输入输

CVPR2020文章汇总 | 点云处理、三维重建、姿态估计、SLAM、3D数据集等(12篇)

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

CVPR2020：点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘

CVPR2020:点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wei_Multi-Path_Region_Mining_for_Weakly_Supervised_3D_Semantic_Segmentat

使用Kinect2.0获取点云以在GLUT中显示

这篇文章用来记录Kinect2.0如何生成点云. 以下示例源自Kinect提供的example修改完成,其名称会在小标题下方注解. 首先,要获取点云需要获取图像的深度数据和颜色数据.最后再将深度数据与颜色数据转为点云. 1.获取图像深度数据: 基于Depth Basic -D2D Example修改 HRESULT CMotionRecognition::GetDepthImage(){ if (!m_pDepthFrameReader) { return E_FAIL; } IDepthFra

cartographer 点云同步处理

1.点云同步处理的类 RangeDataCollator class RangeDataCollator { public: explicit RangeDataCollator( const std::vector<std::string>& expected_range_sensor_ids) : expected_sensor_ids_(expected_range_sensor_ids.begin(), expected_range_sensor_ids.end()) {}

从零开始一起学习SLAM | 你好，点云

本文提纲先热热身点云是啥你知道点云优缺点吗?点云库PCL:开发者的福音PCL安装指北炒鸡简单的PCL实践留个作业再走先热热身小白:hi,师兄,好久不见师兄:师妹好,上周单应矩阵作业做了吗?小白:嗯,做了,这个单应矩阵真的挺有意思的.作业之外,我发现了一个新技能...师兄:什么技能?小白:我发现很多网上流传的图片都可以用上次我学过的单应矩阵实现,你看这张图,我第一次看到还以为是真的现在知道这不就是我们上节课讲的单应矩阵的变换吗?果然我在网上找到了原图现在我也会用OpenCV里的单应函数做这

ECharts大屏可视化【词云，堆积柱状图，折线图，南丁格尔玫瑰图】

一.简介参考ECharts快速入门:https://www.cnblogs.com/yszd/p/11166048.html 二.代码实现 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ECharts入门</title> </head> <body> <!-- 为ECharts准备一个具备大小

PCL学习（二）三维模型转点云 obj转pcd----PCL实现

#include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/obj_io.h> #include <pcl/PolygonMesh.h> //#include <pcl/ros/conversions.h>//formROSMsg所属头文件: #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/vtk_lib_io.

python利用pybind11调用PCL点云库

2019年7月9日14:31:13 完成了一个简单的小例子,python生成点云数据,利用pybind11传给PCL显示. ubuntu 16.04 + Anaconda3 python3.6 + PCL 1.8 + pybind11 代码: https://github.com/necroen/py_pcd_visualization 效果图如下: 搞深度估计,一直需要点云库PCL的python接口,未来还需要用到PCL中的某些功能. 然而好像没有什么资料和例子. github上也只有一个看

Smart3D系列教程1之《浅谈无人机倾斜摄影建模的原理与方法》

一.引言倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,以大范围.高精度.高清晰的方式全面感知复杂场景,通过高效的数据采集设备及专业的数据处理流程生成的数据成果直观反映地物的外观.位置.高度等属性,为真实效果和测绘级精度提供保证.同时有效提升模型的生产效率.三维建模在测绘行业.城市规划行业.旅游业.甚至电商业等的行业应用越来越广泛,越来越深入. 无人机航拍不再是大众陌生的话题,商场到处可见的DJI商店,各种厂商的无人机也是层出不穷,这将无人机倾斜数据建模推到了一个关键性的阶段.

[转]第四章使用OpenCV探测来至运动的结构——Chapter 4:Exploring Structure from Motion Using OpenCV

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的

Kintinuous 相关论文 Volume Fusion 详解

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者

基于octree的空间划分及搜索操作

(1) octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构,每个内部节点都正好有八个子节点,介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索,实现“体素内近邻搜索(Neighbors within VOxel Search)”,"K近邻搜索(K Nearest Neighbor Search)","半径内近邻搜索"(Neighbors within Radius Search) K近邻搜索(K Nearest Neighbor Search) 所谓K近邻

一起做RGB-D SLAM (2)

第二讲从图像到点云本讲中,我们将带领读者,编写一个将图像转换为点云的程序.该程序是后期处理地图的基础.最简单的点云地图即是把不同位置的点云进行拼接得到的. 当我们使用RGB-D相机时,会从相机里读到两种数据:彩色图像和深度图像.如果你有Kinect和ros,可以运行: roslaunch openni_launch openni.launch 使Kinect工作.随后,如果PC连接上了Kinect,彩色图像与深度图像就会发布在 /camera/rgb/image_color 和 /camer

Glidar: 一个基于OpenGL的开源实时3D传感器仿真器

1 简介这篇博文将介绍一个简单易用的3D传感器仿真器,可以用来模拟Lidars,立体视觉,基于时间飞行技术的ToF相机和微软的Kinect实时产生3D点云数据.Glidar仿真器并不是针对特定的某一类3D传感器,它几乎可以用来替代目前任何一种市面上的深度传感器.通过导入的目标的三维模型,实时地产生目标的3D点云数据,并可以将生成的点云数据保存,可视化,或者发布的一个传输控制协议TCP的套接字.如果有对于复杂动力学场景的需求,还可以通过TCP连接实现物理仿真. Fig.1 Glidar 生成点

在ROS系统下，获取tango的RGBD信息和Pose信息

Project Tango 是从Google 的 Advanced Technology and Projects group (ATAP) 孵化出来的一个项目,诚如ATAP高级工程师Johnny Lee 所言,"We're developing the hardware and software technologies to help everything and everyone understand precisely where they are, anywhere." Ta

基于Kinect 2.0深度摄像头的三维重建

刚今天验收的实验,记录一下. 是比较基础的三维重建内容. 算是三维重建入门. 系统:windows 环境:visual studio 2013 语言:c++ 相关:OpenCV 2.Kinect SDK 2.0.PCL库内容: 使用Kinect 2.0拍摄获取深度图,将彩色图与深度图配准生成点云: 然后每次拍摄得到的点云用ICP算法进行融合,形成完整点云(每次拍摄仅做微小偏移): 之后稍微对点云做了些许处理: 还添加了回档的功能: 声明: 有挺多借鉴博客与参考资料的,太多懒得写,假装忘了~ 原

Literature Review: Improving Image-Based Localization by Active Correspondence Search

Abstract Input: A query image Source: A point cloud reconstruction of a large scene (有一百多万3D点) Result:pose 关键:an efficient and effective search method to establish matches between image features and scene points needed for pose estimation. 一个动态搜多额外匹配

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