小充-优快云博客

原创 halcon点云处理-深度图像和点云数据之间的转换

1、读取深度图像转为halcon点云对象。2.无序点云转为深有序深度图像。X,Y坐标根据传感器精度转换。

2024-07-23 22:09:51 980

原创 c#封装最新版本点云库pcl———— 自定义pcl算法封装

这个例子中我们只使用pclsharp封装库的PointCloudOfXYZ数据接口，这个类自动帮我们完成了c++点云数据的内存管理，无需我们进行资源的释放。这里dll填入你自己的dll名称，函数名approximateVoxelDownSample不能输错，input，out_cloud为Inptr类型，对应c++函数中的点云指针。该示例为一个简单的近似体素滤波的封装函数，输入输出为点云数据类pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>的指针形式。用于创建点云对象，返回点云指针。

2024-07-23 21:50:27 1097

原创 CUDA加速cloud compare高度渲染算法

算法为一个for循环内，将高度信息，映射到彩色空间，比较耗时的是正弦运算，还执行了多次乘除法，当图像大小为2038*4000时，处理耗时为170ms。2.使用cpu并行加速有限，且当图像较大时，占用较多cpu，不利于程序运行，这里充分GPU多核属性，实现加速。测试时会出现第一次速度较慢的情况，这时由于cuda第一次要做初始化。1. CUDA学习笔记（对图像进行并行加速运算）_图像并行计算-优快云博客。4.这种情况下，耗时平均5ms，速度显著提升。参看：cloud compare源码。

2024-07-15 19:35:58 573

原创 halide图像处理加速库Windows环境配置以及与opencv间数据转换

图像并行加速库Halide配置，与opencv数据交换示例

2024-07-10 21:24:51 320

原创 CloudCompare 源码学习-height ramp

高度映射可对点云X,Y，Z任一坐标分量，按变化趋势渲染成彩色图有三种模式。

2024-07-10 09:16:12 700

原创 c#封装最新版本点云库pcl，使用PclSharp，pcl为1.14.1版本

找到src文件夹下的PclSharp.Extern 这个封装c++版本的工程，最终输出pclsharp.extern.dll,这个为c++工程，原本是vs2022工程配置的，使用属性表配置跑出来，设置项目繁琐，这里改为cmake来配置；其中pcl最新版智能指针已全部使用标准库std::shared_ptr这个了，所以在工程中查找boost::shared_ptr，全部替换为std::shared_ptr。最后生成vs工程，可以到输出目录找到sln工程文件，用vs2022打开，编译即可。

2024-05-31 08:34:45 2417 4

原创 pcl点云变换transformPointCloud加速

以上针对单个点，可适用于稠密和稀疏点云，稠密点云可以四个点一起处理。

2023-06-08 18:14:48 738

原创视觉检测工具接口设计

然而其代码过于庞杂，有些理解不便，尤其是逻辑和界面严重耦合，不能兼容最新设计界面，因此在其基础上，做了一些改进，主要在数据绑定部分，后面详细说明，现在大致介绍接口。现在不做工业视觉，然后接触到机器人领域，有个ros系统，尤其最新ros2，了解其设计理念，比如行为树，也是可以用到工业视觉软件设计上的，这些思想都是通用的。首先，一个问题，数据如何在工具中传递呢，借助一个设计模式，观察者模式，一个推送数据，一个接受，.NET 有现成的接口。（2）工具树如何实现呢，使用第三方树状控件就可以，很多不推荐了。

2023-04-30 10:58:39 239 1

原创 Open3D 第一个工程求点云法向量

c++使用cmake配置Open3D的第一个工程

2022-12-22 16:05:45 236

原创 ubuntu20.04 编译open3d 0.16

ubuntu 源码编译Open3D

2022-12-22 13:44:15 1340 2

c#封装最新1.14.1版本的Pcl，包含源码和编译好的文件

包含PclSharp源码，和编译好的二进制文件; c#使用PclSharp框架封装最新1.14.1版本的Pcl，修复了编译错误的bug; 使用 CMake配置c++工程项目,方便添加自定义算法， PclSharp也支持.net 4.5以上任意版本

2024-05-31

XenocodePostbuild可用

xeoncode则是一款相对更加专业的代码混淆软件，混淆后的程序集可以屏蔽一些反编译工具（Ildasm之类的），Postbuild包含了一系列强大的，业界领先的混淆技术来抑制编译和其他形式的逆向工程，包括：符号重命名：Xenocode的的Postbuild象征性的元数据，如类，变量，方法的名称重命名，到无意义的字符。这完全破坏了最宝贵的资源提供给反编译或黑客，学习你的编译后的可执行

2018-02-09

机器学习实战书籍及python代码文件

统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。

2018-02-09

空空如也

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