转:https://blog.csdn.net/bflong/article/details/79137692 参照:https://blog.csdn.net/imsaws/article/details/15500903 一.环境 Win10 X64 VS2015 PCL1.8.0AllinOne 二.代码 #include "stdafx.h" #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h>

VNC错误描述 vnc viewer开启后弹窗提示 Could not connect to session bus: Failed to connect to socket /tmp/dbus-XXXXXXXXXX: Connection refused 关闭弹窗后又提示 Could not acquire name on session bus 问题分析 错误使用vncserver -kill命令造成了~文件夹下的配置文件损坏.删除~/.vnc文件夹,并重新复制创建~/.vnc/xstart

点云数据可以用ASCII码的形式存储在PCD文件中(关于该格式的描述可以参考链接:The PCD (Point Cloud Data) file format).为了生成三维点云数据,在excel中用rand()函数生成200行0-1的小数,ABC三列分别代表空间点的xyz坐标. # .PCD v.7 - Point Cloud Data file format VERSION .7 FIELDS x y z SIZE 4 4 4 TYPE F F F COUNT 1 1 1 WIDTH 200

(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法比较快, 对于代码的解析 /* 使用正态分布变换进行配准的实验 .其中room_scan1.pcd room_scan2.pcd这些点云包含同一房间360不同视角的扫描数据

对点云的操作可以直接应用变换矩阵,即旋转,平移,尺度,3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如:       等等模型 在这里直接使用程序开实现一个点云的旋转,新建文件matrix.cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/console/parse.h&

3D物体识别的如果验证 这次目的在于解释怎样做3D物体识别通过验证模型如果在聚类里面.在描写叙述器匹配后,这次我们将执行某个相关组算法在PCL里面为了聚类点对点相关性的集合,决定如果物体在场景里面的实例. 在这个假定里面.全局如果验证算法将被用来降低错误的数量. 代码: 在開始之前,你应该从Correspondence Grouping里面下载文件. 以下是代码 /* * Software License Agreement (BSD License) * * Point Cloud Libra

https://blog.csdn.net/zkj126521/article/details/80157351 https://blog.csdn.net/e_small/article/details/79581484 pcl下载,网址https://github.com/PointCloudLibrary/pcl    使用git命令或者直接下载zip文件即可.    1.安装依赖 sudo apt-get update      sudo apt-get install git buil

1.如何获取pcd文件点云里点的格式,比如是pcl::PointXYZ还是pcl::PointXYZRGB等类型? #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/PCLPointCloud2.h> pcl::PCLPointCloud2 cloud; pcl::PCDReader reader; reader

本周主要任务02:Fusion 使用ICP进行逐帧融合 任务时间: 2014年9月8日-2014年9月14日 任务完成情况: 已实现将各帧融合到统一的第一帧所定义的摄像机坐标系下,但是由于部分帧之间的ICP融合结果 不佳,导致所有帧融合在统一坐标系下结果不好. 任务涉及基本方法: 1.exe文件当前目录搜索文件 程序文件: fusion.cpp //fusion.cpp //函数:main() //功能: //输入: //创建时间:2014/09/10 //最近更新时间:2014/09/16 /

本周主要任务01:利用PCL库函数,ICP融合两个角度的点云 任务时间:2014年9月8日-2014年9月14日 任务完成情况:可以使用键盘交互,显示每次ICP迭代结果 任务涉及基本方法: 1.PCL库中ICP相关函数,ICP交互迭代 参考官方教程 http://pointclouds.org/documentation/tutorials/interactive_icp.php#interactive-icp 程序文件: 1.icpInteractive.cpp //icpInteractiv

这一节将用ROS+Gazebo 环境获取激光获取点云,并用PCL和OPENCV处理,源代码在:https://github.com/ZouCheng321/5_laser_camera_sim 由于激光的视角远大于相机,所以我们使用了5个相机来获取图像,这类似于Ladybug相机: 相机获取的五张图像: 接下来我们用来构建彩色点云: 相机与激光的位置变换,由于是正五边形分别,这很容易求得: Eigen::Matrix4f rt0,rt1,rt2,rt3,rt4; rt0<< ,,-,, ,,,

关于输入一个具体的物体的点云,从场景中找出与该物体点云相匹配的,这种方法可以用来抓取指定的物体等等,具体的代码的解释如下,需要用到的一些基础的知识,在之前的博客中都有提及,其中用到的一些方法可以翻阅前面的博客,当然有问题可以关注公众号,与众多爱好者一起交流 具体的代码实现 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> //点云类型头文件 #include <pcl/correspondence.h> //

首先我们知道Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主,那么PCL中也是利用这一思想来进行行人的检测, 总体思路: 1.提取正负样本hog特征 2.投入svm分类器训练,得到model 3.由model生成检测子 4.利用检测子检测负样本,得到hardexample 5.提取hardexamp

如何从一个深度图像(range image)中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/range_image_v

(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

关键点也称为兴趣点,它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性,区别性的点集,从技术上来说,关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多,与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示,而且不失代表性和描述性,从而加快了后续的识别,追踪等对数据的处理了速度,故而,关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术 NARF(Normal Aligned Radial Feature)关键点是为了从深度图像中识别物体而提出的,对NAR

#include "dbtype.h" #include "dbkdtree.h" #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/common/transforms.h&g

这篇博文主要介绍SIFT算法在提取点云图像关键点时的具体用法. 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)是David Lowe在1999年发表,2004年总结完善.其应用范围包括物体辨识,机器人地图感知与导航.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作对比.此算法已经申请专利,专利拥有者属于英属哥伦比亚大学.SIFT算法在3D数据上的应用由Flint等在2007年实现.这里所讲的提取点云关键点的算法便是由Flint等人实现的SIFT3D算法.

航空航天尔雅 选择题1. 已经实现了<天方夜谭>中的飞毯设想.—— A——美国2. 地球到月球大约—— C 38 万公里3. 建立了航空史上第一条定期空中路线—— B——德国4. 对于孔明灯来说,最重要的是—— C——自重5. 世界公认的人类第一次重于空气的,有动力驱动的飞行器进行的载人飞行的空速是每小时—— B——46 公里6. 一战期间飞机使用的是双翼飞机—— B——双翼7. 航空业才逐渐兴起—— B——(一次世界大战后)8. 德国制造了第一架喷气式飞机—— D——德国9. 美国实现了人类

安装VisualSVN Server 报"Service 'VisualSVN Server' failed to start. Please check VisualSVN Server log in Event Viewer for more details"错误.原因是启动"VisualSVN Server"失败 安装 VisualSVN Server 服务启动失败 咱们先来看一下这个服务在哪,计算机-右键-管理或者系统服务-在服务里面可以看到一个"

在编译 OpenSceneGraph 的一个简单示例时, #include <osgViewer/Viewer> #include <osgDB/ReadFile> void _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { osgViewer::Viewer viewer; viewer.setSceneData(osgDB::readNodeFile("glider.osg")); viewer.realize(); viewer.run