点云的多尺度计算

已于 2024-11-08 12:09:30 修改
阅读量335 收藏
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python点云智能处理 文章标签： c++
于 2024-11-08 10:19:07 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yhlx125/article/details/143615386

1.计算点云多尺度特征的方法

1） K近邻，然后通过VoxelGrid进行下采样。

参考文献：

　　Timo Hackel, J. D. W., Konrad Schindler "FAST SEMANTIC SEGMENTATION OF 3D POINT CLOUDS WITH STRONGLY VARYING DENSITY."

　　Schindler, T. H. J. D. W. K. "Contour detection in unstructured 3D point clouds."

　　Hackel, T., et al. (2017). "Joint classification and contour extraction of large 3D point clouds." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 130: 231-245.

2） R半径，通过均匀采样，设置三个采样参数，同时将点数作为新的特征。

参考文献：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
CloudCompare 二次开发(32)——点云多尺度格网坡度滤波
点云侠的博客
05-10 520
使用CloudCompare与Eigen编程实现的点云多尺度格网坡度滤波。
通过ICP配准两组尺度不同点云, 统一坐标系(附代码)
Liber-coder的博客
03-04 1万+
网上大部分的ICP配准点云方法, 是在假定两组点云间尺度一致的情况下, 计算出两组点云间的旋转矩阵R和平移向量t, 若两组点云间还存在尺度不一致, 则无法准确估计. 本文介绍了两种方法, 配准两组“尺度”不同点云, 计算出它们之间的相似变换矩阵, 统一它们的坐标.
7、基于多样本无人机点云多尺度邻域的维度特征提取
sunny的博客
05-08 33
本文研究了基于无人机采集的点云数据，通过多尺度邻域方法提取维度特征，探讨了不同几何分辨率下特征的变化规律。重点分析了局部协方差矩阵导出的特征值及其衍生特征（如线性、平面、球形、各向异性、特征熵等）在不同尺度参数下的行为。结果表明，尺度参数对特征提取具有显著影响，合理选择尺度参数能够更准确地反映点云的局部和整体几何特性。研究成果为结构分析、目标检测及地质灾害监测等工程应用提供了理论支持和技术参考。
点云深度学习系列博客(三): 多尺度特征分析
08-15 5843
最近做深度学习研究，发现在视觉任务中，使用多尺度特征建立对图像的特征描述，大概率能够得到好的结果。自然地，如果能把多尺度特征推广到点云分析的任务中，直观感觉应该也能够获得性能提升。正好最近researchgate推给我一篇论文[1]，就是基于该想法提出了一个网络实现。今天就来跟大家一起学习下这篇文章，看一看如何利用多尺度特征提升点云分析任务的性能。...
点云Transformer与多尺度特征融合技术解析
BlackironFalcon78的博客
11-07 340
其核心优势在于利用自注意力的排列不变性，有效克服了点云数据不规则性带来的挑战，这在自动驾驶场景的障碍物识别中尤为重要。对于想快速验证多尺度特征效果的研究者，建议先从小规模点云（如5000个点）开始测试，逐步增加复杂度。笔者测试时发现，其预装的Open3D库能直接支持PLY/PCD格式渲染，配合平台的一键部署功能，五分钟就能创建可交互的演示页面。测试表明，在ScanNet数据集上，带残差的网络训练收敛速度加快37%，内存占用减少23%这种设计在S3DIS数据集上实现89.7%的mIoU，较单尺度提升11%
基于多尺度特征和PointNet的LiDAR点云地物分类方法
02-12
针对复杂场景下激光雷达测量（LiDAR）点云数据的地物分类问题，提出了一种基于多尺度特征和PointNet的深度神经网络模型，该方法改进了PointNet提取局部特征的能力，实现了复杂场景下LiDAR点云的自动分类。在PointNet网络基础上添加多尺度网络提取点的局部特征，将不同尺度点的局部特征通过全连接层组成一个多维特征，并与PointNet提取的全局特征相结合，返回每个点类的分数以完成点云分类标签。利用Semantic 三维数据集和ISPRS提供的Vaihingen数据集，验证了所提深度神经网络模型。研究结果表明，与其他用于点云分类的神经网络相比，所提算法达到了更高的分类精度。
【计算机科学】【2010.04】点云数据本征维数的多尺度估计与动态图的多尺度分析
weixin_42825609的博客
05-16 679
1 点云数据本征维数的多尺度估计 1.1 引言 1.2 维数估计的多尺度SVD 1.3 多尺度SVD算法 1.4 实验结果 1.5 未来工作展望 2 动态网络的多尺度分析 2.1 引言 2.2 多尺度分析方法 2.3 仿真结果 2.4 实验结果 2.5 未来工作展望 下载英文原文地址： http://page2.dfpan.com/fs/2lcbj27216294163c14/ 更多精彩文章请关...
【点云分割】简述对DMSF(多尺度融合的扩张邻域搜索)的理解
weixin_48845174的博客
04-30 1700
对于点云分割来说，对于特征提取这部分环节非常重要，很多网络都是学习邻域点的相对位置关系，这样可以将点云的空间结构加入网络中。然后大部分网络会利用特征之间的关系进行一个权重的学习，作用是为了更好的学习特征，也可以理解为更好的学习邻域的一种特征关系。感受野在学习点云局部特征中非常重要，尤其是在特征学习前，如果对点云的感受野进行扩大，会保留点云原有的特征，对分割效果应该会更好。DMSF这篇文章的创新点我认为有两个，一个是比较新颖的扩张KNN，另一点是对邻域搜索的特征进行了增强学习，并且进行了多尺度的融合(邻域搜索
多尺度点云的配准算法【附代码】
坷拉博士
09-25 1158
点云配准在三维数据处理中至关重要，但点云数据常因扫描设备性能和复杂场景存在部分点重叠、数据缺失、噪声干扰、尺度不同等问题，影响后续应用。当前点云配准技术面临两大挑战：一是尺度差异使现有方法难获良好配准结果；二是仅靠特征描述符相似性度量易出现错误匹配。✅博主简介：本人擅长建模仿真、数据分析、论文写作与指导，项目与课题经验交流。项目合作可私信或扫描文章底部二维码。
点云处理基于Python的点云特征计算与分析：建筑结构多尺度几何特征提取及应用
08-19
该脚本实现了多种点云特征计算功能，包括点密度、法线与曲率、粗糙度、平面性和球形性（利用PCA）、特征值特性（点分布变化）、表面面积变异性和垂直度。所有这些特征都在`process_ROI`函数中被综合调用，该函数负责...
Point-M2AE：多尺度掩码自编码器在层次点云预训练中的应用
gitblog_00015的博客
05-09 417
Point-M2AE：多尺度掩码自编码器在层次点云预训练中的应用 本教程将引导您了解并使用Point-M2AE，一个旨在提升3D点云自我监督学习效果的强大的多尺度掩码自动编码器框架。该方案已被NeurIPS 2022接受，并在多个3D任务中展示了先进的性能。 1. 项目目录结构及介绍 Point-M2AE的项目结构精心设计，以支持清晰的开发流程： Point-M2AE/ ├── cfgs/ ...
深度学习算法的点云分割-PointNet（三）
热门推荐
tumi678的博客
05-29 2万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_15332903/article/details/80224387目前二维深度学习取得了很大的进步并且应用范围越来越广，随着三维设备的发展，三维深度学习得到了很大的关注。最近接触了三维深度学习方面的研究，从pointnet入手，对此有了一点点了解希望记录下来并分享，若有误希望指正~持续更新以下所有的解读基于点云分类。一、三维深度学习简介二、点...
【文献翻译】RandLA-Net：大尺度点云上的高效语义分割
大秦帝国
07-05 972
摘要 我们研究了大规模三维点云的有效语义分割问题。由于依赖昂贵的采样技术或繁重的预处理/后处理步骤，大多数现有方法只能在小规模的点云上进行训练和操作。在本文中，我们引入了RandLA-Net，这是一个高效和轻量级的神经体系结构，用于直接推断大规模点云的点语义。我们的方法的关键是使用随机点采样，而不是更复杂的点选择方法。尽管随机抽样具有很高的计算和内存效率，但它可能会偶然丢弃一些关键特征。为了克服这一问题，我们引入了一种新的局部特征聚合模块，逐步增加每个三维点的接受场，从而有效地保留几何细节。大量实验表明，我
对点云更改重心位置和尺度python代码
weixin_42386056的博客
10-18 625
import open3d as o3d import numpy as np import copy pcd = o3d.io.read_point_cloud("xuanran//edit//pc.ply") center = -1*pcd.get_center() #get_center()求点云重心 pcd_tx = copy.deepcopy(pcd).translate(center)#平移到重心位置 obb = pcd_tx.get_oriented_bounding_box() b...
点云的概念
I‘m Frank Lee
11-14 9717
点云与三维图像的关系：三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据，表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型（由CAD软件建立），点云模型（所有逆向工程设备都将物体采样成点云）。和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体——背景解耦。点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到，每个点对应一个测量点，未经过其他...
C++ -- 哈希表
2301_80059080的博客
12-12 1430
本文系统介绍了哈希表的核心概念与实现方法。首先阐述了哈希的基本思想：通过哈希函数建立键值与存储位置的映射关系，实现O(1)时间复杂度的操作。然后详细讲解了哈希函数设计（包括除法散列法、乘法散列法等）和冲突处理策略，重点分析了开放定址法（线性探测、二次探测、双重散列）和链地址法两种主要冲突解决方案。文章还提供了完整的C++实现代码，包括哈希表结构设计、扩容机制、插入/查找/删除操作等关键算法，并通过示例演示了哈希表的工作过程。最后比较了不同方法的优缺点，指出链地址法在实践中的优势。
【C++】--AVL树的认识和实现
2302_81083101的博客
12-14 865
前面我们学习了二叉搜索树，其在一般情况下，对数据的查找的效率为O(logN)，但是在极端的情况下，其时间复杂度会达到O(n)。如下：右边的单支或者接近单支的情况就会导致查找的效率变得很低。所以后来又发明了AVL树，AVL树是两个前苏联科学家在1962年发表的。其概念如下：AVL树最先发明自平衡二叉查找树，其是一棵空树，或者具有以下性质的二叉树，它的左右子树也都是AVL树，然后左右子树的高度差不能超过1。AVL树是一棵高度平衡二叉树，其通过控制高度差去控制平衡。
C++核心特性精讲：从C语言痛点出发，掌握现代C++编程精髓（超详细）
最新发布
weixin_71604156的博客
12-15 708
本文深入探讨了从C语言转向C++的必要性，重点分析了C语言在大型项目管理中的核心痛点，并展示了C++如何通过命名空间(namespace)机制优雅解决这些问题。文章首先指出C语言在命名冲突、指针管理、函数设计等方面的不足，然后详细讲解了C++命名空间的多种应用方式，包括基本命名空间、嵌套命名空间、匿名命名空间和命名空间别名，并通过丰富的代码示例演示了它们在工程实践中的应用。命名空间为C++提供了模块化组织能力，有效解决了标识符冲突问题，是构建大型软件系统的重要基础特性。
点云多尺度体积积分不变量
02-10
计算多尺度体积积分不变量涉及以下几个方面： - **选择支持区域**：针对每一个待分析的数据点p，选取一个以p为中心、r为半径的支持球体V(p,r)，其中r代表当前考虑的空间分辨率或尺度级别。 - **定义积分度量**：...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

太一吾鱼水

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值