qq_33933704的博客

OpenGL简要介绍：OpenGL（全写Open Graphics Library）是指定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口规格的专业的图形程序接口。它用于三维图像（二维的亦可），是一个功能强大，调用方便的底层图形库。OpenGL™ 是行业领域中最为广泛接纳的 2D/3D 图形 API，其自诞生至今已催生了各种计算机平台及设备上的数千优秀应用程序。OpenGL™ 是独立于视窗

在进行三维重建中常用pcd文件格式进行操作，将得到的txt文件格式转化就变得必不可少。#include#include#include #include #include #include using namespace std;typedef struct tagPOINT_3D{ double x; //mm world coordinate x double y;

在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本，样本不同对应的应用不同，例如剔除错误的配准点对，分割出处在模型上的点集，PCL中以随机采样一致性算法（RANSAC）为核心，同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性算法（RANSAC）最大似然一致性算法（MLESAC），最小中值方差一致性算法（LMEDS）等，所有估计参数算法都符合一致

贪婪投影三角化算法主要方法：先将有向点云投影到某一局部二维坐标平面内，再在坐标平面内进行平面内的三角化，再根据平面内三位点的拓扑连接关系获得一个三角网格曲面模型。主要原理：处理一系列可以使网格“生长扩大”的点（边缘点），延伸这些点直到所有符合几何正确性和拓扑正确性的点都被连上。该算法的优点是可以处理来自一个或者多个扫描仪扫描得到并且有多个连接处的散乱点云。但该算法也有一定的局限性，它更适用

在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准，和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规

对三维点云的滤波处理       在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续

此次尝试了用SAC-IA的粗配准加上ICP算法的精细配准，实验的数据是我们自已用深度相机采集的。过程中进行了去除NAN点，下采用滤波，计算表面法线，计算FPFH，SAC-IA配准，ICP配准。#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include

之前在毕设里做过的一些理论分析，我想并非全无意义，这边罗列下来：一、四元数定义Hamilton 在 1843 年经过了长达十多年的思考，试图将复数归纳为三维，在此过程中发现了四元数。 利用三个复数来构造四维空间。正如在三维空间内去表述二维的旋转是十分容易的，以此类推，在四维空间中去表述三维的旋转要容易和简便的多。事实上也的却如此，并且利用四元数表示旋转相比较于欧拉旋转来说，最大的优点就是有...