点云专题

2、PF-Net点云补全

2、PF-Net 点云补全 PF-Net论文链接：PF-Net PF-Net （Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion）是一种专门为三维点云补全设计的深度学习模型。点云补全实际上和图片补全是一个逻辑，都是采用GAN模型的思想来进行补全，在图片补全中，将部分像素点删除并且标记，然后卷积特征提取预测、判别器判别，来训练模型，生成的像

【LVI-SAM】激光雷达点云处理特征提取LIO-SAM 之FeatureExtraction实现细节

激光雷达点云处理特征提取LIO-SAM 之FeatureExtraction实现细节 1. 特征提取实现过程总结1.0 特征提取过程小结1.1 类 `FeatureExtraction` 的整体结构与作用1.2 详细特征提取的过程1. 平滑度计算（`calculateSmoothness()`）2. 标记遮挡点（`markOccludedPoints()`）3. 特征提取（`extractF

点云数据常见的坐标系有哪些，如何进行转换？

文章目录一、点云坐标系分类1. 世界坐标系2. 相机坐标系3. 极坐标系4. 笛卡尔坐标系（直角坐标系）：5. 传感器坐标系6. 地理坐标系二、坐标系转换方法1. 地理坐标系与投影坐标系之间的转换2. 投影坐标系与局部坐标系之间的转换3. 局部坐标系与3D模型坐标系之间的转换4. 相机坐标系与其他坐标系之间的转换5. 传感器坐标系与其他坐标系之间的转换三、坐标系转换工具一

三维激光扫描点云配准外业棋盘的布设与棋盘坐标测量

文章目录一、棋盘标定板准备二、棋盘标定板布设三、棋盘标定板坐标测量一、棋盘标定板准备三维激光扫描棋盘是用来校准和校正激光扫描仪的重要工具，主要用于提高扫描精度。棋盘标定板通常具有以下特点：高对比度图案：通常是黑白相间的棋盘格，便于识别。已知尺寸：每个格子的尺寸是已知的，可以用于计算比例和调整。平面标定：帮助校准相机和激光扫描仪之间的位置关系。使用方法扫描棋盘：

基于opencv实现双目立体匹配点云距离

双目相机或两个单目相机。一、相机标定 MATLAB软件，打开双目标定app。点击add images，弹出加载图像的窗口，分别导入左图和右图，设置黑白格长度（标定板的长度一般为20）。点击确定，弹出加载好的图像。在菜单栏勾选2 Coefficients（鱼眼相机勾选3 Coefficients）、Tangential Distinction，点击Calibrate，显示

CUDAPCL ROR点云滤波

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介该方法的具体原理为输入的点云中每一个点设定一个范围(半径为r的圆)，如果在该范围内没有达到某一个设定的点数值，则该数据点将会被删除，重复上述此过程直到最后一个数据点，即完成该滤波过程。二、实现代码 ROR.cuh #ifndef ROR_GPU_CUH#define ROR_GPU_CU

2d激光点云识别退化场景（长走廊）

注：算法只适用于静态场景，在有动态场景（行人）的环境下不适用退化场景描述场景一：长走廊激光探测距离有限，在长走廊环境下，激光在某些位置无法探测到走廊尽头，会出现如上图情况，激光轮廓为红色的两条平行线。对于这种情况，我们只需寻找到只有两个平行线，即位退化场景场景二：单一墙面通常情况下，退化场景为如上两种情况，当然多条平行线也是符合的。算法思路为，如果激光雷达点云构成的特征都是平行线

Open3D 点云添加均匀分布的随机噪声

目录一、概述 1.1实现步骤 1.2应用场景二、代码实现三、实现效果 3.1原始点云 3.2添加噪声后点云 Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址： Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、概述在 Open3D 中，可以通过向点云的每个点添加随机噪声来模拟实际的测量误差或环境噪声。均匀分布的随机噪声是

Pangolin多视口显示——按钮面板，图片，三维点云

这篇博客记录： Pangolin的几类显示方法，包括按钮面板，彩色图片，三维点云（可变换视角）Pangolin显示cv::Mat格式图片的方法原本倒置的图片自下而上渲染（变正:） 1.按钮面板 //新建按钮和选择框pangolin::CreatePanel("按钮面板").SetBounds(0.0,1.0,0.0,0.2);//第一个参数为按钮的名字，第二个为默认状态，第三个为是

点云配准之ICP和NDT算法的高斯牛顿法求解

ICP算法 NDT算法代码：https://github.com/taifyang/pointcloud-registration 参考：高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》

PCL点云滤波

激光扫描仪、RGB-D相机等设备获取点云数据时，由于设备精度，电磁波的衍射特性，环境因素，操作者经验等因素，导致获取的点云存在一定程度的噪声。点云中的噪声点对后续操作的影响比较大，因此在进行后续处理操作前，应先去除点云噪声。 PCL中有一个专门的点云滤波模块(滤波函数文档地址)，可以将噪声点去除，还可以进行点云压缩等操作，非常灵活实用，例如：双边滤波，统计滤波，条件滤波，随机采样一致性滤波

CUDAPCL 计算点云与点云之间的距离

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介这里使用CUDA实现一种计算计算点云与点云之间的欧式距离，其思路很简单，就是计算每个点到另一个点集之间的最小距离，最终保存结果到一个数组中，通过这种方式可以快速的计算出点云与点云之间的距离，这里充分利用CUDA的并行机制，并使用色带显示距离的远近关系。二、实现代码 ComputeDistances.cuh

点云数据介绍

本篇内容通过PCD文件介绍点云数据如何通过PCL库读取和保存PCD点云数据文件 1 点云数据最简单的点云数据就是一堆三维坐标点（x,y,z），除了坐标还可以记录每个点的颜色信息（r,g,b），或者强度信息（intensity）等 2 PCD文件详解把一个pcd文件放入vscode中，如下图所示： PS：要保证pcd文件是通过ascii类型，如果是二进制类型，通过vscode打开则是

MATLAB 手写Ply文件点云读取类（86）

MATLAB 手写Ply文件点云读取类（86）一、算法介绍二、算法实现1.PLYReader.m 类文件2.可视化一、算法介绍 PLY是一种常见的点云文件格式，这里尝试手写一个读点云的类，查看是否能正常读取，结果将可视化，具体代码如下：二、算法实现 1.PLYReader.m 类文件 classdef PLYReaderpropertiesVertices %

Python 点云K-means聚类算法

一、概述 K-means聚类算法（Intrinsic Shape Signatures）:是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。基本思想：首先需要预定义簇的数量K，然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。算法会遍历数据集中的每个对象，根据对象与各个聚类中心的距离，将每个

Python 点云ISS关键点提取算法

目录一、概述二、代码示例三、运行结果 📌 结果预览一、概述点云ISS关键点（Intrinsic Shape Signatures）:利用点云中每个点的局部邻域的协方差矩阵来分析局部几何结构。协方差矩阵的特征值可以揭示局部几何形状的显著性。通过筛选出特征值之间具有显著差异的点，ISS算法能够识别出关键点。参考文献：《Intrinsic Shape Signatur

PCL 基于贪心三角化的点云网格化重建

目录一、概述1.1 定义1.2 实现过程1.3 核心函数二、代码示例三、结果示例一、概述 1.1 定义 🙋 贪心三角化：是一种对原始点云进行快速三角化的算法，该算法假设曲面光滑，点云密度变化均匀，不能在三角化的同时对曲面进行平滑和孔洞修复。 1.2 实现过程（1）先将点云通过法线投影到某一二维坐标平面内（2）然后对投影得到的点云做平面内的三角化，从而得到各

lidar3607.2 lidar360mls7.2 强大的雷达点云数据处理应用软件

1、LiDAR360是一款强大的激光雷达点云数据处理和分析平台，拥有超过10种先进的点云数据处理算法，可同时处理超过300G点云数据。平台包含丰富的编辑工具和自动航带拼接功能，可为地形、林业、矿山和电力行业（参考LiPowerline软件）提供应用。 2、地形模块包含用于标准地形产品生产的一系列工具。点云滤波算法可精确提取复杂环境下的地面点，从而提高地形测绘精度。该

从点到面：解密PointNet++如何让点云处理更智能

哈喽，大家好，我是Sunny。在点云处理领域，PointNet++是一篇非常有影响力的论文，它提出了一种新的方法来处理3D点云数据。相比于它的前作PointNet，PointNet++在捕捉局部结构和上下文信息方面做出了重要改进。本文将详细介绍PointNet++的主要思想，重点解释其网络结构。背景：点云数据与挑战点云是3D空间中数据的集合，其中每个点都包含空间坐标和可能的附加特征（如

matlab计算对比两个点云的高程差

通常需要计算两个点云的高程差值代码如下假设 pointCloud1 和 pointCloud2 是两个点云数据的矩阵% 每行代表一个点，列分别是 x, y, z 坐标% 对齐点云[tform,~,pointCloud1Reg] = pcregistericp(pointCloud1, pointCloud2);% 计算重叠区域% 假设通过一定的距离阈值来提取重叠区域dist

MATLAB 沿任意方向分层点云（82）

MATLAB 沿任意方向分层点云（82）一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果更多内容参考： MATLAB点云处理学习一、算法介绍沿着某个方向，将点云分割为多层，每层点云使用不同颜色进行可视化显示，具体代码和不同方向的分层效果如下：二、算法实现 1.代码 % Load point cloud dataptCloud = pcread('D:\shu

Open3D 任意方向点云分层与可视化（33）

Open3D 任意方向点云分层与可视化（33）一、算法介绍二、算法实现1.代码2.效果一、算法介绍沿着任意方向，将点云按照一定距离分为多层，进一步的还使每层具有不同的颜色进行可视化显示，这里是具体的实现效果和代码：二、算法实现 1.代码代码如下（示例）： import numpy as npimport open3d as o3d# 加载点云数据po

Open3D mesh 计算点云模型的表面积及体积

目录一、概述 1.1原理 1.2实现步骤 1.3应用场景二、代码实现三、实现效果 3.1原始点云 3.2数据显示 Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址： Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、概述在 Open3D 中，计算三维网格模型的表面积和体积是一个常见的任务，尤其在几何分析、形状优化、工

从PCD文件写入和读取点云数据

(1)学习向PCD文件写入点云数据建立工程文件ch2,然后新建write_pcd.cpp CMakeLists.txt两个文件 write_pcd.cpp : #include <iostream> //标准C++库中的输入输出的头文件#include <pcl/io/pcd_io.h> //PCD

segMatch:基于3D点云分割的回环检测

该论文的地址是：https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术，使用提取和匹配分割的三维激光点云技术。分割的例子可以在下面的图片中看到。该技术是基于在车辆附近提取片段（例如车辆、树木和建筑物的部分），并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配。分段匹配可以直接转化为精确的定位信息，从而实现精确的三维地图构造和定位。

PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的