Possible problem in new VoxelGrid implementation from PCL 1.5.0

在使用 PCL 1.5.0 的 VoxelGrid 过滤器时,如果输入输出变量相同,可能会导致过滤过程崩溃。通过使用输出临时变量和正确调整大小,可以解决此问题。

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今天在学习PCL的时候,发现了一个问题,上网查找的结果跟大家分享一下,希望对大家以后的学习有所帮助。

在此,感谢发现并提出解决方案的Mike先生。

In the VoxelGrid filter, with the new implementation of VoxelGrid (PCL 1.5.0), if you are using the same variable for input and output as explained in the "Aligning object templates to a point cloud" tutorial, the filtering process will crash (it was working correctly in 1.4.0). It will work correctly if you use "SetInputCloud" from the VoxelGrid class.

In PCL 1.5.0, at line 280 in voxel_grid.hpp (output.points.resize (total);), it will resize the variable "input_" from the base class "pcl::PCLBase" too (because variable "input_" and "output" are the same reference). Because of this, in voxel_grid.hpp lines 327, 328, 329 or 343, it will crash if you are trying to access the vector input_->points[] outside his new size. It can be easily fixed by using a variable called "output_temp" instead of using "output" in the function "pcl::VoxelGrid<PointT>::applyFilter (PointCloud &output)" and, at the last line of the function, resize "output" and copy "output_temp" in "output".

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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