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 &

在使用PCL库的时候,经常需要显示点云,可以用下面这段代码: #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud; pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Viewer"); viewer.showCloud (cloud); while (!viewer.wasStopped ()) { }

(1):引用:仅仅是简单的显示点云,可以使用CloudViewer类.这个类非常简单易用.但要注意,它不是线程安全的.如果要用于多线程,还要参考PCLVisualizer. 需要注意的是,PointCloud的数据类型要和PCD文件中或者代码中的PointT一致! 并且:CloudViewer除了显示什么也不能干. 显示代码为: pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Cluster viewer"); viewer.showCloud(col

#include <GL/glut.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; void myDisplay(void); //char * filename=(char *)"d:/aaacpp/点云数据转换/data/人体点云数据_out.asc"; char * filename=NULL; static GLfloat xRot=0.0f; static GLf

// 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_

现实需求 在项目中需求,有时候现场设备发生故障,需要远程的人员知道.除了邮件方式,以微信小程序的方式也很好.今天进行尝试,并制作了一个demo版本. 1.微信小程序申请制作前端 1.1lists文件(利用模板和数据绑定循环显示数据) lists.wxml <!--lists.wxml--> <view class="warp"> <!--列表模板--> <template name="lists"> <navig

function [VertexData,FVCD,isBinary]=stl2matlab(stlfile) % STL2MATLAB reads STL-file, ASCII or binary format, into Matlab % % Usage: % % [VertexData, FVCD]=stl2matlab(stlfile) % % Input: % % stlfile - STL-file % % Output: % % VertexData - Cellarray co

写在前面   最近公众号的活动让更多的人加入交流群,尝试提问更多的我问题,群主也在积极的招募更多的小伙伴与我一起分享,能够相互促进.   这里总结群友经常问,经常提的两个问题,并给出我的回答: (1)啥时候能出教程,能够讲解PCL中的各种功能? (2)如何解决大规模点云的问题呢?     以下给出正式的解答以及计划安排 问题1:对于出PCL的教程,其实网上资料已经有很多,但是没有十分系统的资料,对于该问题,我也在想该如何去做,本人将会在后期的计划中慢慢推出系统的学习教程,实现理论与代码并行的PC

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/13115873.html 第一步 下载PCL库  我的版本是1.8.1的 你都要MFC下跑PCL了 你不会不知道怎么下载吧 ( 不会吧  不会吧  不会有人真的不知道怎么下载吧...) 第二步 新建一个MFC对话框程序(这个不要人教的把 ) 打开VS2017 新建项目-MFC应用程序-基于对话框 第三步 配置PCL 点开属性管理器 debugx64下新建一个属性页命名PCL_ALLINONE 

第一步:引入相关的库包: #coding:utf-8 __author__ = 'Administrator' import jieba #分词包 import numpy #numpy计算包 import codecs #codecs提供的open方法来指定打开的文件的语言编码,它会在读取的时候自动转换为内部unicode import pandas import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from wordcloud import

随着 Chrome.Firefox 等浏览器对 HTTPS 的重视,国内众多云服务厂商都相继提供 SSL 证书申购服务,但是大家有没有注意到一个细节,不同厂家申请的 SSL 证书,由于证书性能.功能差异的原因,开启 HTTPS 后的安全性并不相同. 其中影响 HTTPS 安全度,关键的一项是 HSTS,它可以在用户首次访问网站后,默认优先访问 HTTPS,只要访问过 HTTPS,之后访问该网站就不用担心被挟持了. 正是因为 HTTPS 存在这些细微差异,让我选择了国内5家云服务厂商的 SSL 证

一.实验介绍 1.1 实验内容 在互联网时代,人们获取信息的途径多种多样,大量的信息涌入到人们的视线中.如何从浩如烟海的信息中提炼出关键信息,滤除垃圾信息,一直是现代人关注的问题.在这个信息爆炸的时代,我们每时每刻都要更新自己的知识储备,而网络是最好的学习平台.对信息过滤和处理能力强,学习效率就会得到提高."词云"就是为此而诞生的."词云"是对网络文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉上的突出,形成"关键词云层"或"

第一步:首先需要安装工具python 第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具: (有一些是安装好python电脑自带有哦) 有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库 有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 第三步: 1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面 2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 第四步:插入代码 import re # 正则表达

npm安装: npm install js2wordcloud --save 用法 var wc = new Js2WordCloud(document.getElementById('container')) wc.setOption({     tooltip: {         show: true     },     list: [['谈笑风生', 80], ['谈笑风生', 80], ['谈笑风生', 70], ['谈笑风生', 70], ['谈笑风生', 60], ['谈笑风生'

js文件下载: https://github.com/liangbizhi/js2wordcloud/tree/master/ dist文件夹内 引用: <script src="****/js2wordcloud.min.js"></script> 用法: html标签body的内部新建一个div, id设置为container <div id="container"></div> var wc = new Js2W

1.利用jieba分词,排除停用词stopword之后,对文章中的词进行词频统计,并用matplotlib进行直方图展示 # coding: utf-8 import codecs import matplotlib.pyplot as plt import jieba # import sys # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']

创建分支 在码云里创建好分支 命令行进入项目所在的目录 显示码云上的分支 git pull 选择将要编辑的分支(index-fenzhi) git checkout index-fenzhi 查看分支 git branch 去除分支修改 查看git状态 git status 去除本次修改 git checkout . 提交分支到码云 命令行进入项目所在的目录并把工作时的所有变化提交到暂存区 git add . 提交修改的代码并说明 git commit -m 'add menu' git pul

前言 Point Cloud Library (PCL)是一个功能强大的开源C++库,假设可以使用好PCL将会对我们在LiDAR数据处理领域的研究产生巨大帮助.LiDAR技术经过几十年的发展.眼下国内外关于LiDAR点云数据处理的文献已非常丰富.可是依旧存在硬件上的发展速度大于软件的发展速度. PCL中的算法基于众多的科研人员和程序爱好者的无私贡献才有今天强大的PCL. 博文中,我将针对怎样结合PCL和Qt库做一个可视化点云的程序.这部分内容在PCL官网已有几个样例并且都可以非常好的使用,并且U

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=149 点云视窗类CloudViewer是简单显示点云的可视化工具类,可以让用户用尽可能少的代码查看点云.注意:点云视窗类不能应用于多线程应用程序中. 简单点云可视化 如果用户想用几行代码可视化程序中所对应的地物,可以使用下面的代码: #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> //... void foo () { pcl::P

什么是词云(word cloud)呢?词云又叫文字云,是对文本数据中出现频率较高的"关键词"在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思. 0. 常见词云生成工具 从技术上来看,词云是一种有趣的数据可视化方法,互联网上有很多的现成的工具: Wordle是一个用于从文本生成词云图而提供的游戏工具 Tagxedo 可以在线制作个性化词云 Tagul 是一个 Web 服务,同样可以创建华丽的词云 Tagcrowd 还可以输入web的u

词云图是根据词出现的频率生成词云,词的字体大小表现了其频率大小. 写在前面: 用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多,所以不再赘述. 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久,下面只讲这种方法. generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少(已有数据库),不需要分词的情况下. 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tupl