点云专题

自动驾驶---Perception之Lidar点云3D检测

1 背景 Lidar点云技术的出现是基于摄影测量技术的发展、计算机及高新技术的推动以及全球定位系统和惯性导航系统的发展，使得通过激光束获取高精度的三维数据成为可能。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，Lidar点云技术将在测绘、遥感、环境监测、机器人等领域发挥越来越重要的作用。目前全球范围内纯视觉方案的车企主要包括特斯拉和集越，在达到同等性能的前提下，纯视觉方

【C++PCL】点云处理稳健姿态估计配准

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方重点：每个模块都有参数如何调试的讲解，即调试某个参数对结果的影响是什么，大家有问题可以评论哈，如果文章有错误的地方，欢迎来指出错误的地方。目录 1.原理介绍 2.代码效果 3.源码展示 4.

【C++PCL】点云处理Kd-tree原理

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方重点：每个模块都有参数如何调试的讲解，即调试某个参数对结果的影响是什么，大家有问题可以评论哈，如果文章有错误的地方，欢迎来指出错误的地方。目录 1.原理介绍 1.原理介绍 kd-tree是散乱点云的一种储存结构，它是一种

平面点云格网过程及可视化介绍（python）

1、背景介绍实际人工构造物中，很多物体表面为平面结构，因此将点云投影在二维平面上进行处理，如进行点云面积计算、点云边缘提取等。具体案例可以参考博客：详解基于格网法统计平面点云面积_点云格网法计算xy投影面积-CSDN博客、点云格网过程可视化（C++ PCL）-CSDN博客、基于格网拓扑关系的边缘点检测-CSDN博客本博客介绍基于python

点云处理中阶 Sample Consensus（二）

目录一、深入理解RSNSAC 二、RANSAC的缺点三、PCL中常用的Sample Consensus 算法四、参考资料一、深入理解RSNSAC RANSAC是“RANdom SAmple Consensus”（随机抽样共识或采样一致性）的缩写，它是一种迭代方法，用于从包含异常值的一组数据中估计数学模型的参数。该算法由Fischler和Bolles于1981年发布。

点云处理中阶 Sampling

目录一、什么是点云Sampling 二、示例代码 1、下采样 Downsampling 2、均匀采样 3、上采样 4、表面重建一、什么是点云Sampling 点云处理中的采样（sampling）是指从大量点云数据中选取一部分代表性的数据点，以减少计算复杂度和内存使用，同时保留点云的几何特征和重要信息。常见的点云采样方法有以下几种：随机采样（Random Samp

带颜色的3D点云数据发布到ros1中（通过rviz显示）python、C++

ros中发布点云数据xyz以及带颜色的点云数据xyzrgb ros中发布点云数据xyz可以直接用python来做或者C++(看个人偏好) ros中发布带颜色的点云数据xyzrgb环境1.新建ROS工作空间2.创建功能包 ros中发布点云数据xyz 可以直接用python来做或者C++(看个人偏好) 在这里我们带有颜色的点云数据格式为x y z c 其中c值为float型，有四

解锁空间数据奥秘：ArcGIS Pro与Python双剑合璧，处理表格数据、矢量数据、栅格数据、点云数据、GPS数据、多维数据以及遥感云平台数据等

ArcGISPro提供了用户友好的图形界面，适合初学者快速上手进行数据处理和分析。它拥有丰富的工具和功能，支持各种数据格式的处理和分析，适用于各种规模的数据处理任务。ArcGISPro在地理信息系统（GIS）领域拥有广泛的应用，被广泛用于政府、企业和科研机构中。Python结合ArcPy库，可以编写脚本实现数据处理自动化，极大地提高了处理效率和可扩展性。Python拥有丰富的库和工具，支持数据科学

点云文件格式

点云文件是用于存储三维空间中点的位置信息的文件格式，这些点可以代表物理对象表面上的点，物体内部的点、空间中任何类型的点。属性包括点的X，Y，Z坐标，颜色、法线向量、强度值。常见的点云文件格式： PLY（Polygon File Format）：这是一种以ASCII或二进制格式存储点云数据的文件格式，常用于存储三维模型。 PCD（Point Cloud Data）：这是一种以ASCII

Open3D点云处理学习

Color ICP Colored point cloud registration — Open3D 0.11.0 documentation Colored point cloud registration - Open3D 0.18.0 documentation 展示了使用color-icp结果对比gicp错误处理结果 intel自己的论文 Colored P

点云传统算法

1 滤波，过滤噪点，下采样统计滤波： voxel，半径搜索： # 基于体素网格化的滤波器voxel_down_pcd = cloud.voxel_down_sample(voxel_size=0.5)# 基于半径搜索的滤波器cl, ind = cloud.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0)cloud_s

基于PointNet / PointNet++深度学习模型的激光点云语义分割

一、场景要素语义分割部分的文献阅读笔记 1.1 PointNet PointNet网络模型开创性地实现了直接将点云数据作为输入的高效深度学习方法（端到端学习）。最大池化层、全局信息聚合结构以及联合对齐结构是该网络模型的三大关键模块，最大池化层解决了点云的无序性问题，全局信息聚合结构实现了点云不同层次特征信息和全局信息的融合，联合对齐结构保证了点云几何变换的语义不变性与特征空间的

点云分割报告整理（未完成版-每天写一点）

体积占用网格表示对点进行体素化，然后使用3d卷积神经网络来学习体素级语义。由于点云的稀疏性，体素化效率低，为避免较高的计算成本而忽略了细节。此外，由于同一体素内的所有点都被赋予了相同的语义标签，因此精度受到限制。为了利用传统的那些2D分割框架，尝试将3D空间从多角度映射到二维空间，然后分割完成后再投影回去，然而，重新投影回3d空间也是一个重要的问题。非结构化点云的 3d 语义分割存在的问题：

深度学习的点云分类

深度学习的点云分类点云分类是指将三维点云数据中的每个点或整个点云进行分类的任务。点云数据由大量三维点构成，每个点包含空间坐标（x, y, z），有时还包含其他信息如颜色和法向量。点云分类在自动驾驶、机器人导航、3D重建等领域有广泛应用。点云分类的挑战数据无序性：点云数据是无序的，即点的排列顺序不影响其表示的三维形状。数据稀疏性：点云通常是稀疏的，且不同点云的密度可能不同。高维性：

激光点云配准算法——Cofinet / GeoTransforme / MAC

激光点云配准算法——Cofinet / GeoTransformer / MAC GeoTransformer + MAC是当前最SOTA的点云匹配算法，在之前我用总结过视觉特征匹配的相关算法视觉SLAM总结——SuperPoint / SuperGlue 本篇博客对Cofinet、GeoTransformer、MAC三篇论文进行简单总结 1. Cofinet Cofinet发表于2021

C++之pair总结及其在点云数据存储中举例

1、前言 pair是将2个数据组合成一组数据，当需要这样的需求时就可以使用pair。如当一个函数需要返回2个数据的时候，可以选择pair。 pair的实现是一个结构体，主要的两个成员变量是first、second 因为是使用struct不是class，所以可以直接使用pair的成员变量。 2、pair定义与使用 2.1 pair定义 pair为标准库类型--pair类

点云语义分割：论文阅读简记 -Spatial Transformer Point Convolution

[1] Spatial Transformer Point Convolution 为了满足点云置换不变性问题，以往的方法通过max或者sum来进行特征聚合，但是这种操作是各向同的，不能更好的建模局部几何结构。本文提出spatial transformer point convolution试图实现各相异性的滤波器。引入空间方向字典来捕获点云的几何结构。利用方向字典学习将无序的邻居转换成规范有序

PCL 点云均值平滑

文章目录一、简介二、实现代码三、实现代码参考资料一、简介这个思路与二维图像的均值滤波很是类似，在一些论文中有学者使用这种方法实现对点云的简单平滑处理，以方便后续的计算。具体的计算过程也很简单：即遍历每个点，并基于每个点的邻域，计算其邻域点集的质心，以此来生成新的平滑点云数据。二、实现代码 // 标准文件#include <iostream>// PCL#in

点云获取pcl点云以某个点云的已经分块得区域的交集

首先将点云分块得到区域后，获取每个块的box的最大最小点云，然后提取box内的点云。 pcl::IndicesPtr indexes(new pcl::Indices());pcl::getPointsInBox(*cloud_1, min_pt, max_pt, *indexes);// --------------------------取框内和框外点--

将点云Z向数据生成伪彩图、灰度图（最小值和最大值区间映射RGB三通道）

C# 指针遍历+for循环多线程 public unsafe static HObject PointXYZ_To_GrayColorHobject(ref PointXYZ[] PointCloudData, int ImgWidth, int ImgHeight, float ZMin, float ZMax,out HObject colorImg){try{HObject ImgHob

基于SVD的点云配准

前言为了更加深入透彻的理解点云配准，所以打算从头实现一次配准的过程，从关键点提取、特征提取、对应关系确定、SVD确定变换矩阵，一步一步完成。首先介绍一下配准过程中用到的一些函数 1. ISS3D关键点提取具体来说，它使用ISS（Intrinsic Shape Signatures）关键点检测算法在输入的点云数据中找到关键点

VS_图片转换点云

文章内容：通过OpenCV读取图片数据将图片数据转换为点云显示点云保存点云到文件图片转换灰度图显示灰度图文章介绍代码是用Ai工具生成后在VS上运行没有问题的。可以参考里面读写PCL文件，PCL的显示等内容。 #include <opencv2/opencv.hpp>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#i

发布sensor_msgs::PointCloud2点云数据

发布sensor_msgs::PointCloud2点云数据方法一： //设置消息头文件和初始化节点#include <ros/ros.h>#include <sensor_msgs/PointCloud2.h>#include <sensor_msgs/point_cloud2_iterator.h>#include <geometry_msgs/Point.h>//

基于GraspNet熟悉点云抓取代码的处理逻辑

基于GraspNet熟悉点云抓取代码的处理逻辑目录基于GraspNet熟悉点云抓取代码的处理逻辑1.数据读取逻辑1.1GraspNet数据集的预览1.2xxx1.3get_item方法读取逻辑1.4结合相机内参将depth转点云1.5筛选有效的点云数据1.5随机采样 1.数据读取逻辑 1.1GraspNet数据集的预览公开数据集下载完全如下，其中scenes为存放的

在点云地图中进行点云计数

文章目录概要头文件主要代码概要在激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中，局部点云地图是通过激光雷达扫描捕捉到的周围环境的局部三维点集合。统计局部点云地图中的所有点数目是一个常见的需求，这可以帮助我们了解数据的密集程度、有效性等。为了统计局部点云地图中的点数，我们可以按照以下步骤进行读取局部点云数据：从激光SLA

基于 Potree.js 的 3D 点云展示

本文由ScriptEcho平台提供技术支持项目地址：传送门基于 Potree.js 的 3D 点云展示应用场景本代码主要应用于需要在 Web 浏览器中展示和交互式浏览 3D 点云数据的场景。点云数据广泛应用于建筑、测绘、地理信息等领域，通过可视化点云，用户可以直观地了解空间结构和物体形状。基本功能此代码利用 Potree.js 库，实现了以下基本功能： **加载点