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  文章目錄： 3D視覺個人入門學習路線

  2024年02月10日

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  MATLAB 基于NDT的點云配準實驗（不同參數(shù)效果） （25）

  NDT點云配準與ICP一樣，都是經(jīng)典的點云配準算法，這里使用MATLAB進行ndt點云配準，對配準結果進行顯示，并嘗試不同參數(shù)，得到較好的實驗結果。具體原理請自行查閱相關論文和原論文，這里重在使用。

  2024年02月15日

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• Python點云處理（十五）點云粗配準算法之FPFH+RANSAC

  點云配準作為三維重構與點云處理中的基礎任務，其粗配準階段的準確度影響著后續(xù)的精準匹配與配準效果。本篇介紹FPFH算法結合RANSAC算法進行點云粗配準的原理及python實現(xiàn)方法。 粗配準中的FPFH： 在點云粗配準中，F(xiàn)PFH算法具有以下重要作用： 特征描述：FPFH算法能夠計算點

  2024年01月24日

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  3D點云處理：Opencv Pcl實現(xiàn)深度圖轉點云（附源碼）

  訂閱說明：如果要訂閱，先看鏈接內(nèi)容 看鏈接內(nèi)容 看鏈接內(nèi)容：訂閱先看此內(nèi)容 文章目錄： 3D視覺個人學習目錄 處理結果 文章中提供的深度圖像，深度圖像一般以.tiff和.png保存，可以通過Opencv中的

  2024年02月09日

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• PCL點云處理之曲面法線估計（八十二）

  表面法線是幾何表面的重要特性，在許多領域，如計算機圖形學應用中被廣泛使用，用來應用正確的光源來產(chǎn)生陰影和其他視覺效果。 給定一個幾何曲面，通常很容易推斷出曲面上某一點的法線方向，作為該點垂直于曲面的矢量。然而，由于我們獲得的點云數(shù)據(jù)集代表了真實

  2024年02月14日

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  『點云處理任務 』用PCL庫 還是 深度學習模型？

  1、點云濾波 ：用于去除噪音、下采樣和平滑等操作，入統(tǒng)計濾波、體素濾波和高斯濾波等。 2、特征提取和描述 ：用于捕獲地點云數(shù)據(jù)的表面特征，入法線估計、曲率計算、局部特征描述子（如FPFH、SHOT）等。 3、點云配準 ：，用于將不同視角或不同時間的點云數(shù)據(jù)對齊，如

  2024年02月13日

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• PCL點云處理之CSF布料模擬濾波（五十九）

  PCL中并沒有找到現(xiàn)成的CSF濾波代碼，需要我們自己下載并編譯，在使用時添加到頭文件中調(diào)用，才能最終實現(xiàn)CSF編程使用。下面是具體的編譯過程： （實際上就是作者給了源代碼和CMAKElists的構建文件，我們使用CMake軟件轉換得到鏈接庫，用于我們自己的代碼中） https://githu

  2023年04月17日

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• PCL點云處理之VFH特征計算與直方圖顯示（七十一）

  視點特征直方圖VFH(Viewpoint Feature Histogram)描述子，它是一種新的特征表示形式，應用在點云聚類識別和六自由度位姿估計問題。視點特征直方圖（或VFH）是源于FPFH描述子.由于它的獲取速度和識別力，我們決定利用FPFH強大的識別力，但是為了使構造的特征保持縮放不變性的性

  2024年02月13日

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  PCL點云處理之最小二乘空間直線擬合（3D） （二百零二）

  對于空間中的這樣一組點：大致呈直線分布，散亂分布在直線左右， 我們可采用最小二乘方法擬合直線，更進一步地，可以通過點到直線的投影，最終得到一組嚴格呈直線分布的點，同時，這個結果也可以驗證最小二乘擬合得到的直線參數(shù)是否正確，使用下面的代碼可以得到

  2024年02月12日

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• PCL點云處理之pcd文件的讀寫（詳細注釋版）（一百三十三）

  `處理點云數(shù)據(jù)的第一步總是把點云從不同格式的文件讀取到自己的程序里， 存儲點云信息的文件包括但不限于pcd,las,ply,txt等等，由于我們用的是PCL庫進行點云處理，所以最適合的還是pcd格式的點云文件，所以有必要學習如何從pcd文件中讀取點云的信息：如坐標等，以及如何

  2023年04月18日

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