weixin_43384504的博客

为什么要特征描述子？因为用点特征描述的（法线、曲率等）只能是用少部分的参数来代表一段几何区域，描述参数太少。所以通过参数化 查询点和领域点的空间差异 形成了特征描述子。PFH:该方法是使用 一对点 通过局部坐标系来建立对应的关系的（因为是一对点，所以具有一定的抗干扰性，比如抗旋转），但是对法线计算的准确性的依赖比较大。将（x,x,x）看作空间的点 ，最后做投票选择，最后在展开。（pcl 源码将f1,f2,f3归一化后放入直方图，好像还用到了哈希表存储。）这里注意的是它...

关于八叉树和kd树，八叉树的更加适合点云。直观上看，八叉树更加贴合空间。八叉树有一个优势，就是它可以提前终止搜索，而kd树做不到，它要返回根节点去一节一节找。八叉树的构建思路：1.判断是否有根节点，如果没有创建一个根节点 将所有的点都放进去2.判断数据的大小，以及数据的边长（如果满足要求，就是叶子节点）3.将数据压入八叉数中4.递归调用以上的步骤八叉树的查找思路：如果是叶子节点并且空间内节点的数目是大于0的，那么遍历空间内的所有点，并放入到一个容器内部 如果不是那么就判断在

从例子ply_io.cpp看，pangolin这里主要还是读取.ply文件的。1.从文件路径读取 std::string fileInPath, fileOutPath; if (argc < 3) { std::cout << "No input path provided. Using default test cloud location....

代码如下:#include <cilantro/kd_tree.hpp>#include <cilantro/io.hpp>#include <iostream>#include <cilantro/visualizer.hpp>#include <cilantro/point_cloud.hpp>#include &lt...

安装步骤 按照readme就可以了。由于它在make 的时候已经对所有的example编译了;我想自己写以下CMakeLists.txt,对其中一个kd_tree编写了;CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 3.5)PROJECT(test)#头文件的位置INCLUDE_DIRECTORIES(/home/xing/cilantro_ori/cilant...

假设已经找到最近邻的点第一步：计算每个点到所有K邻域点的平均距离 //First pass: Compute the mean distances for all points with respect to their k nearest neighbors int valid_distances = 0; for (int iii = 0; iii < static_...

由于不想编译pcl，想着我也不是都用到了pcl，可不可以就是，只是用其中一部分。下面做一个尝试，实现kdtree.参考博主：https://blog.youkuaiyun.com/tiankong_/article/details/80857130...

照着这个博主：https://blog.youkuaiyun.com/u014301278/article/details/102947451中间报错，在50%的时候出现了 targert "all"failed的问题。解决措施：https://blog.youkuaiyun.com/ljl1015ljl/article/details/100039052中间好像还有报错。。。还是报上面的错er�@�U...

今天刚下载，感觉不错，后期想要学习一下！慢更新。

https://blog.youkuaiyun.com/m0_37914211/article/details/102855498回看。

这个博客持续更新啦---------------------------------另外多参考这个博主的内容：https://www.cnblogs.com/flyinggod/p/9478000.html（写的很好啦）1.找到目标点云中x,y,z中得最值，以及对应得索引； subset1_maxz = cloud_subset1->points[0].z; subset...

关键点的定义可以从二维图像中类推出来的，点云这里也是一样的，它通常是和特征描述子结合在一起的。叫做关键点描述子。关键描述子，可以简单的代表物体，后续可以加快识别和追踪。有这样几个关键点 基于深度图的narf点、基于点云的sifi特征点+harris关键点。pcl 程序就是简单调用api。最后对书中的例子进行主要的研究；例子名字：基于对应点分类的对象识别主要思路是：利用特征匹配得到场...

直接上代码/*下面是修改的代码*/#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl/correspondence.h>#include <pcl/features/normal_3d_omp.h>#include <pcl/features/s...

最近实习的公司要做机器人无序抓取，这一块的内容。。。。。慌得一逼。。。目前 暂时不打算做深度学习，想暂时用传统得方式去实现。先假设一个简单得引用场景，相机下有 一大堆物体，其大小形状都是固定的+几个干扰物。目标是找到 固定物体 （暂时就是这样简单的目标）。主要用pcl去实现。。。。。。。有很多文章介绍这一块的内容1.传统的方式https://www.cnblo...

#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>intmain(int argc,char**argv){pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;cloud.width=5;cloud.height...

kd-tree 简单理解为一种数据结构（所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。）k-d树 （k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。用来组织表示K维空间中点的几何，是一种带有其他约束的二分查找树，为了达到目的，通...

1.octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构，每个内部节点都正好有八个子节点，介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索，实现“体素内近邻搜索（Neighbors within VOxel Search）”,"K近邻搜索（K Nearest Neighbor Search）","半径内近邻搜索"（Neighbors within Radius Search）K近邻搜索（K...

学习如何连接两个不同点云为一个点云，进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等，同时了解如何连接两个不同点云的字段（例如颜色 法线）这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样，例如：点云A是N个点XYZ点，点云B是N个点的RGB点，则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrgb类型。#include <iostream>#include <pcl/io/...

octree是一种管理稀疏3D数据的树状结构，利用octree实现多个无序点云之间的空间变化检测，这些点云可能在尺寸。分辨率 密度，和点顺序等方面有所差异，通过递归的比较octree的树结构，可以鉴定出由octree产生的体素组成的区别所代表的空间变化，还要学习关于octree的“双缓冲”技术，以便实时的探测多个点云之间的空间组成的差异。#include <pcl/point_clou...

PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类，与CloudViewer可视化类相比，PCLVisualizer使用起来更为复杂，但该类具有更全面的功能，如显示法线、绘制多种形状和多个视口。本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能，从显示单个点云开始。大多数示例代码都是用于创建点云并可视化其某些特征。这边因为项目需要，这一块需要重点去做；在这里书中强...

PCL可以显示法线，绘制多种形状和多个视口直接在代码中完成注释 个别函数单独去注释/* \author Geoffrey Biggs */#include <iostream>#include <boost/thread/thread.hpp> //代表线程的头文件#include <pcl/common/common_hea...

第一遍看这个书，只是简单的撸代码 ，往后会仔细探究其中原理为啥要滤波：（多读几遍）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...

什么是深度图像？（距离图像目前看来更好理解一点）深度图像（Depth Images）也被称为距离影像（Range Image），是指将从图像采集器到场景中各点的距离值作为像素值的图像，它直接反应了景物可见表面的几何形状，利用它可以很方便的解决3D目标描述中的许多问题，深度图像经过点云变换可以计算为点云数据，有规则及有必要信息的点云数据可以反算为深度图像数据。距离图像的获得原理？https:...

由于项目需要，接触点云处理，做一下学习记录。#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>intmain(int argc,char** argv) // pcl 函数名的方式{pcl::PointCloud<pcl::PointX...