自动驾驶行业学习、交流

1、生成指定格式的label文件注意在写的过程中完成label_map_invs，注意在写的过程中完成label_map_invs，注意在写的过程中完成label_map_invs，参考：https://github.com/PRBonn/semantic-kitti-api/blob/master/remap_semantic_labels.py使用脚本运行run.sh#!/bin/bash for i in $(seq 11 21) do echo "===>

# 将bin+label转为xyzrgb格式的PCD文件import numpy as npimport loggingimport open3d as o3dlogging.basicConfig(format='%(asctime)s.%(msecs)03d [%(levelname)s] [%(filename)s:%(lineno)d] %(message)s', datefmt='## %Y-%m-%d %H:%M:%S')logging..

qt_visualizer简介代码借鉴的pcl官网tutorials。visualizer模块的API见：这里实现点云的标注功能，调用的的pcl中的这个函数boost::signals2::connection registerAreaPickingCallback (void(*callback)(const pcl::visualization::AreaPickingEvent &, void *), void *cookie=nullptr)操作1、软件界面软件由工具

点云拼接参考：https://blog.youkuaiyun.com/sunqin_csdn/article/details/105475082代码concat.h#include <iostream>#include <vector>#include <string>#include <unordered_map>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_cloud.h&gt

使用python读取pcd1、编译2、使用使用pybind11封装pcl的io接口1、编译interface.h#include <iostream>#include <pybind11/pybind11.h>#include <pybind11/numpy.h>#include <pybind11/stl.h>#include <pybind11/stl_bind.h>#include <pcl/point_types

PASS3D: Precise and Accelerated Semantic Segmentation for 3D PointCloud一、Abstract二、PASS3D FRAMEWORKA. Stage-1: Accelerated cluster proposalB. Stage-2: Point-wise semantic segmentation1) Data preparation:Coordinate transformationData augmentation2) Learning

参考三维点云——数据标注这篇博客，看了作者的介绍，只看懂了一半，后续自己琢磨一下，竟然成功了，先感谢原博主~个人拙见，仅供参考，有更好的方法欢迎下方评论交流目录1、打开文件2、分割3、标注4、合并5、保存文件如何保证顺序？使用Cloudcompare对点云进行标注也比较简单，原博主已经介绍了绝大部分操作，下面简单串一下1、打开文件以这个文件cluster_min3.txt为例我们只需要关注前3列。使用cloudcompare打开，2、分割3、标注我们把这栋墙设置为1

RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point CloudsQingyong Hu1, Bo Yang1, Linhai Xie1, Stefano Rosa1, Yulan Guo2,3,*Zhihua Wang1, Niki Trigoni1, Andrew Markham11University of Oxford, 2Sun Yat-sen University, 3National University of

目录PAIRWISE LINKAGE FOR POINT CLOUD SEGMENTATION1. INTRODUCTIONclustersegmentObjectives and Motivation2. PAIRWISE LINKAGECutoffDistance:截止距离的选取Density：密度的计算Pairwise Linkage:建立linkage关系，保存聚类中心点Hierarchical Clustering:分层聚类ClusterMerging:3. P-LINKAGE FOR POINT

2017-Segmentation-Based Classification for 3D PointClouds in the Road EnvironmentBinbin Xiang1, Jian Yao1,∗, Xiaohu Lu1, Li Li1, Renping Xie1, and Jie Li21 Computer Vision and Remote Sensing (CVRS) Lab, School of Remote Sensing and Information Engineerin

目录课程作业课程课程汇总作业

目录课程课程汇总作业代码注释（tensorflow版本）EdgeConv修改课程课程汇总作业代码注释（tensorflow版本）githubEdgeConv修改增加余弦距离def get_edge_feature(point_cloud, nn_idx, k=20): """Construct edge feature for each point Args: point_cloud: (batch_size, num_points, 1, num_dims)

目录PAIRWISE LINKAGE FOR POINT CLOUD SEGMENTATION1. INTRODUCTIONclustersegmentObjectives and Motivation2. PAIRWISE LINKAGECutoffDistance:截止距离的选取Density：密度的计算Pairwise Linkage:建立linkage关系，保存聚类中心点Hierarchical Clustering:分层聚类ClusterMerging:3. P-LINKAGE FOR POINT

目录问题解决参考问题在使用open3d可视化的时候，会闪退，并出现以下错误：GLFW Error: WGL: Failed to make context current: 不支持请求的转换操作解决将显卡设置为独立显卡。注意python是要选择pycharm中对应的解析器参考[Open3D ERROR] GLFW Error: WGL: Failed to make context current解决方案...

目录课程课程汇总作业pointnet-tensorflow版本学习pointnet2-tensorflow版本学习参考课程课程汇总作业pointnet-tensorflow版本学习pointnet2-tensorflow版本学习参考

根据DON特征进行可视化 //可视化show the differences of curvature with both large and small scale if (VISUAL = 1) { cout << "click q key to quit the visualizer and continue！！" << endl; boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLV

目录代码参考转自:https://blog.youkuaiyun.com/qq_29462849/article/details/88725403代码#include<iostream>#include<fstream>#include <string>#include <vector>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>using namespace st

【睿慕课点云处理】第六章-点云识别与跟踪特征描述作业答基于特征的model-scene配准关键点显示基于特征的里程计

【睿慕课点云处理】第五章-点云配准与点云SLAM基础作业答配准使用ndt配准实现简单的激光里程计

【睿慕课点云处理】第四章-三维点云数据处理基础作业答地面分割地面分割+欧式聚类

【睿慕课点云处理】第三章-三维空间变换作业使用eigen实现空间变换Eigen基础函数

【睿慕课点云处理】第二章-三维点云表征概述作业[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-W4naSSHs-1592585447785)(C:\Users\11604\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200620002243477.png)]答点云转深度图点云生成鸟瞰图计算某一帧点云的特征...

【睿慕课点云处理】第一章-基础知识作业答ROS对齐多种传感器数据的时间戳message_filters

目录可视化关键点完整代码可视化关键点keypoint_core.h//创建一了类 进行欧式聚类#ifndef __KEYPOINT_CORE__#define __KEYPOINT_CORE__#include <iostream>#include <vector>#include <math.h>#include <ros/ros.h>#include <sensor_msgs/PointCloud2.h>#inclu

深度学习基础课程作业神经网络基础MNIST手写数字体识别1、MLP2、K-近邻3、CNN课程作业神经网络基础MNIST手写数字体识别给出三种实现方式1、MLP2、K-近邻3、CNN

目录计算关键点计算关键点处的特征描述建立匹配关系估计位姿(配准)可视化可视化关键点可视化特征直方图参考计算关键点 clock_t start = clock(); // 计算关键点 pcl::ISSKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> iss_det; pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr model_tree(new pcl::search::KdTree<

目录写在前面四种计算特征的方法1. !indices & !isurface2. indices & !isurface3. !indices & isurface4. indices & isurface三个接口辨析1. setInputCloud(PointCloudConstPtr &)2. setIndices(IndicesConstPtr &)3. setSearchSurface(PointCloudConstPtr &)例子1. 直接计

目录在运行PFH程序时,遇到下面问题关于boost的thread模块引发的问题在运行PFH程序时,遇到下面问题vtkOpenGLTexture (0x252dd00): No scalar values found for texture input!这篇博客说是以为:6、运行时出现错误：vtkOpenGLTexture (0000000002540430): No scalar values found for texture input!原因：创建vtkTextActor时，未调用SetI

目录PFH点特征直方图计算方式vector组合方式FPFHFAST点特征直方图计算方式参考PFH点特征直方图计算方式vector组合方式pcl中对其实现使用了三个角度,而没有使用长度,对每一个角度划分为5个区域(bin),然后接下来就是将这3种特征的5个Bin组合成一个vector,有两张方式:将这个5*3个bin直接组合在一块,特征只有15个值,最终的直方图横轴就只有15个坐标.FPFH就是采用的这种方式讲这3种特征按照各自的阈值分为5类,一共分为15类.比如第一对点的特征为:3,4,4

三维点云处理深蓝学院睿慕课深蓝学院 第一周 第二周 第三周 第四周 第五周 第六周 第七周 第八周 第九周睿慕课 第一周 第二周 第三周 第四周 第五周 第六周 第七周 第八周 第九周 第十周 第十一周 第十二周 第十三周...

这里写目录标题代码解析地面分割欧式聚类结果可视化地面滤除欧式聚类遇到的问题调用PCL库时出现segmentation fault(core dumped)错误参考代码解析地面分割欧式聚类结果可视化地面滤除代码实现:https://github.com/VincentCheungM/Run_based_segmentation论文：Fast Segmentation of 3D Point Clouds: A Paradigm on LiDAR Data for Autonomous V

论文Fast Segmentation of 3D Point Clouds: A Paradigm on LiDAR Data forAutonomous Vehicle Applicationsgithubhttps://github.com/VincentCheungM/Run_based_segmentation不需要ROS的版本https://github.com/suyunzzz/aiimooc_lesson/tree/c7b16e161af3d998f3ad0cbc3e3e3849

目录写在前面点云投影到深度图第一版第二版以64线lidar为例写在前面本文转载自这位大神的博客，更多内容请移步博客。点云投影到深度图第一版def lidar_to_2d_front_view(points, v_res, h_res, v_fov, val="depth",

获取多个视角的图片https://github.com/suhangpro/mvcnn/blob/master/utils/render_views.m

%2019.10.21 苏云征%将ply格式的点云数据，先转换为txt文件，% 然后以mat格式读入并显示，然后将点云网格化。%Q：为什么不直接从ply格式读取呢？% A：因为matlab自带的点云工具箱貌似没有直接对ply或者pcd文件进行重构的。% % % 所以得需要将ply文件转换为mat格式。filename = './bunny/bunny/reconstructio...

在ros中实现计算每一帧点云的特征向量思路流程订阅点云数据创建一个类class eigen_feature:class eigen_feature: def __init__(self): def callback(self,lidar): def get_6features(self,eigenvalues): def PCA(self,k_neighbor,sort=Tru...

参考http://ronny.rest/tutorials/module/pointclouds_01/point_cloud_birdseye/https://blog.youkuaiyun.com/qq_33801763/article/details/78923310#t10

PCL点云转RangeImage函数template <typename PointCloudType> void RangeImage::createFromPointCloud (const PointCloudType& point_cloud, float angular_resolution, f...

pointcloud to RangeImage这一块我们使用PCL的rangeImage这个类进行实现。pt2image_core.h// 库文件 Pcl2ImgCore类定义#pragma once#include <math.h>#include <ros/ros.h>#include <pcl_conversions/pcl_conver...

问题在pcl代码编译时clion会出现一个警告The imported target "vtkRenderingPythonTkWidgets" references the file "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libvtkRenderingPythonTkWidgets.so"but this file does not exist. Possible ...