随笔分类 - PointCloud
摘要:期待很久的Intel® RealSense™ LiDAR camera L515入手了,还入手了2个。 刚开始使用了之后感觉是两个字:稀烂!感觉上当了!看下面的数据,点云噪声极大。深度范围3m内还能用,超过3m就不行了。 看看它的参数,号称9m的测距,真是无语了。只能扫一扫桌面上的东西,本来还想用于
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摘要:1.绘制圆柱体,计算圆柱体表面某一点的法向量。 1 r=5; 2 h=10; 3 n=100;%分点数 4 radius = 1.0;%搜索半径 5 min_neighbors = 8; 6 % 7 n_h= floor(h/(r*2*pi/n)); 8 X=zeros(n,n_h); 9 Y=ze
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摘要:https://www.mdpi.com/journal/sensors/special_issues/Deep_Learning_Remote Deep Learning for Remote Sensing Data: A Technical Tutorial on the State of t
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摘要:http://buildingparser.stanford.edu/dataset.html
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摘要:SACSegmentation封装了多种Ransac方法,包括: RandomSampleConsensus, LeastMedianSquares, MEstimatorSampleConsensus ProgressiveSampleConsensus, RandomizedRandomSamp
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摘要:Parametric Architectural Design with Point-clouds Seamless Pedestrian Navigation in Indoor/Outdoor Large Spaces with No Clear Patterns for Movement GE
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摘要:可以不需要自己开发,使用CloudCompare的分割合并功能实现点云标注(labeling),生成点云训练集数据。 (1)首先对点云中的物体进行分割,分割出一个一个的类别。 (2)接着删除所有的SF,使用Add constant SF功能,添加一个SF名字为classification,值为类别值
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摘要:首先PCL定义了搜索的基类pcl::search::Search<PointInT> 其子类包括:KD树,八叉树,FLANN快速搜索,暴力搜索(brute force),有序点云搜索。 The pcl_search library provides methods for searching for
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摘要:1. 近期目标,实现随机森林进行点云分类 1)学习阶段: 【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享 Kaggle Machine Learning Competition: Predicting Titanic Survivors Kaggle Titanic 生存预测 -- 详细流程吐血梳理 机
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摘要:八叉树分割的终止标准: (1)最小体素尺寸 (2)一个预定义的最大深度的树 (3)每个体素的样本点的最大数目 (4)平面拟合残差阈值r和最小体素的大小d 参考文献: 基于八叉树的区域增长点云分割算法 https://github.com/brandonpelfrey/SimpleOctree
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摘要:1.Mean Absolute Deviation http://mathbits.com/MathBits/TISection/Statistics1/MAD.html 2.Median Absolute Deviation, MAD https://www.r-bloggers.com/abso
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摘要:读取shp中的点,读取shp中的线, (1)读取shp中的多边形,修改属性字段的值。 类库版本:geos3.6.2,shapelib1.3 添加引用: #include "geos.h"using namespace geos; 定义类变量: GeometryFactory::unique_ptr
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摘要:根据视点计算点云的freespace_evidence 参考资料: Bresenham's line algorithm:https://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham%27s_line_algorithm Bresenham in 3D algorithm: htt
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摘要:系统环境:Windows10, VS2013, Qt5.6.2 64bit 1.CloudCompare2.8.1编译 (shapefilelib1.3,geos3.6.1) 2.PCL-1.8.0-AllInOne-msvc2013-win64.exe (Eigen3,Boost1.59,Open
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摘要:基于霍夫变换的点云平面分割方法 (1)标准霍夫变换方法 (2)概率霍夫变换 (3)渐进概率霍夫变换 (4)随机霍夫变换 (5)自适应霍夫变换 参考文献: 1. Borrmann, D., et al., The 3D Hough Transform for plane detection in po
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