qq_43212290的博客

原创 conda快捷指令

这些指令涵盖了 Anaconda 在 Linux 系统中的常见操作，通过它们你可以方便地管理 Python 环境和安装所需的包。示例：创建一个名为 myenv 且 Python 版本为 3.8 的环境。示例：在当前激活的环境中安装 numpy 包。示例：搜索 scikit-learn 包。你也可以同时安装多个包，用空格分隔包名。示例：激活 myenv 环境。示例：删除 myenv 环境。示例：更新 numpy 包。示例：删除 numpy 包。查看 Anaconda 版本。更新 Anaconda。

原创 20个超级实用的windows快捷键，学会事半功倍

二十个事半功倍的windows快捷键

原创 ubuntu20.04配置ros-noetice环境

该命令会显示你的ros-noetic安装的包的版本。将其中所有内容更改如下，便可设置华为镜像源。然后就可以使用apt 安装命令安装ros了。命令，将上述秘钥粘贴进来。ctrl+d完成秘钥配置。该命令会显示包的路径。

原创 我在树莓派上运行了slam

由于后续在树莓派3上需要编译一些大型的程序和运行复杂的SLAM算法，默认的物理内存1GB是不够用的，常常造成卡机死机等现象，这里需要添加SWAP扩展空间，其实就是当系统内存不足时会用硬盘上SWAP分区作为虚拟内存。由于我的microSD卡是32GB的，所以可以多分配一些给SWAP，所以分配4GB给SWAP空间。

原创 如何查看树莓派的系统

你可以通过查看 /etc/os-release 文件来了解操作系统的详细信息，例如版本号、发行版名称等。从输出中可以明确树莓派当前使用的操作系统是 Raspbian 10（Buster）。

原创 点云一本通 征集

征集

原创 树莓派3b+ 最新版本 摄像头开启

现在最新的版本中，已经在raspi-config找不到camera的相关设置了。后面的版本中，摄像头都被集成在了libcamera库中。之前树莓派开启摄像头的设置是通过。我是在这个链接中下载的树莓派系统。如果需要摄像头一直显示。

原创 ydlidar_sdk踩坑指南1

编译ydlidar_sdk "ALL_BUILD"时，把代码中的 uint 替换成 unsigned int。tia_test.cpp编译报错。} uint 找不到标识符。重新生成ALL_BUILD。

原创 树莓派ubuntu18.04wifi桌面可视化

麻烦大哥们三连。

原创 一张图理解粒子群算法

原创 hello world第一个Qt程序C++

【代码】hello world第一个Qt程序C++

原创 VS2019+qt5.14下载安装到配置

点击下面红框的Qt选择相应的版本，Qt5.7之前的版本不建议使用，很多功能都没有，现在最新的是5.15，可以选择5.14，低于该版本的可能没有VS2019对应的Qt.Qt5.15以后需要在线安装，本篇博客不做介绍，关于Qt5.15, Qt6的安装可以看这篇博客：【Qt5.15安装】。VS2019安装好后，就可以安装Qt了，注意：安装Qt前需要断网，直接拔网线。找到安装QT的路径下的qmake.exe即可。之后就可以创建新的QT项目了。

原创 我打算写一个基于openCV的人脸加密软件

1。

原创 图像处理常用的代码 灰度、锐化处理、椒盐滤波等

【代码】图像处理常用的代码 灰度、锐化处理、椒盐滤波等。

原创 C++数组常见函数汇总

反转函数就是头对尾逐渐向里的元素交换，比如数组{1,4,2,5,8,4}，用反转数组后就是{4,8,5,2,4,1}cout << “元素 " << *num << " 在num_list中”<<endl;//注意指针的输出方式。cout << "其索引为 " << distance(v.begin(), num) << endl;cout<< “元素 " << find_num << " 不在num_list中” << endl;// replace(b,b+7,1,2)可以把b数组的元素1替换为2。

原创 点云下采样

点云下采样是指通过减少点云数据中的点数来降低点云数据的复杂度和存储空间，同时保留点云的主要特征和形状信息。例如，对于密集的点云数据，可以使用基于距离的采样方法，对于稀疏的点云数据，可以使用体素格化采样方法。基于距离的采样：在点云数据中选择一个点作为起点，然后选取一定距离内的最近的点进行采样，从而减少点数。基于距离的采样可以保留点云的形状信息，但可能会导致采样点不够均匀。体素格化采样：将点云数据划分为一定大小的体素，然后在每个体素中选择一个代表点进行采样，从而减少点数。

原创 点云分解之octree八叉树

八叉树（Octree）的定义是：若不为空树的话，树中任一节点的子节点恰好只会有八个，或零个，也就是子节点不会有0与8以外的数目。再想象我们有一个房间，房间里某个角落藏着一枚金币，我们想很快的把金币找出来，聪明的你会怎么做？建立空间索引在点云数据处理中已被广泛应用，常见空间索引一般是自顶向下逐级划分空间的各种空间索引结构，比较有代表性的包括 BSP 树、KD 树、KDB 树、 R树、R+树、CELL 树、四叉树和八叉树等索引结构，而在这些结构中 KD 树和八叉树在 3D点云数据排列中应用较为广泛。

原创 点云拓扑结构kd-tree

831.143 528.575 49.1108 (距离平方:: 3547.73)895.526 474.046 15.4881 (距离平方:: 4483.69)800.533 404.722 17.5067 (距离平方:: 5940.43)883.627 521.055 80.4733 (距离平方:: 6565.14)812.125 504.955 118.511 (距离平方:: 7581.4)811.675 503.8 11.0198 (距离平方:: 2653.71)方式一：指定搜索最近的K个邻居。

原创 RANSAC算法

RANSAC为Random Sample Consensus的缩写。内容过两天总结在这里，先开个栏。

原创 我写了一个自动识别火车车厢位置的算法【lidar点云识别】

我写了一个自动识别火车车厢位置的算法【lidar点云识别】

原创 我写了一个自动识别水中絮体并计算絮体体积、分形维数的算法

【MATLAB】我写了一个自动识别水中絮体并计算絮体体积、分形维数的算法

原创 点云的主成分分析代码+原理直接可用【C++/PCL】

具体来说，假设有一个d维数据集D，其中每个样本有d个特征，可以将其表示为一个d维向量。PCA的目标是将这个d维数据集D映射到k维空间（k

原创 PCL点云库的环境配置操作流程

PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，提供了许多点云处理和分析的功能，包括点云数据的输入输出、滤波、配准、分割、识别等。测试代码：安装完PCL库和依赖项后，可以编写一些简单的测试代码来测试PCL是否安装成功。下载PCL库：可以从PCL官网（https://pointclouds.org/downloads/）下载适合自己系统版本的PCL库。具体配置方式可以参考PCL官方文档。以上是PCL点云C++环境配置的基本步骤，需要根据具体的操作系统和IDE环境进行相应的配置。

原创 pcd 文件xyz格式可视化【C++\pcl】

【代码】pcd 文件xyz格式可视化【C++\pcl】

原创 点云归一化【C++\pcl】

【代码】点云归一化【C++\pcl】