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分割点云：选中要分割的点云文件–>Segment–>左键框出要分割的点或者区域–>Segment Out–>Comfirm Segmentation，原点云文件被分割成两个结构，选中分割出来的remaining，右键delete即可。qSRA (Surface of Revolution Analysis)：计算一个点云和一个假定旋转平面之间的距离（旋转平面用2D轮廓定义），距离计算好后，用户可以创建一个偏差的2D图或者圆柱或圆锥的投影。②表现为同样的对象或者至少有同样的形状。

论文标题：PU-GAN: a Point Cloud Upsampling Adversarial Network标签：有监督 | 点云上采样首先我们来分析一下文章题目：PU-GAN: a Point Cloud Upsampling Adversarial NetworkPU即Point Upsampling，也就是本文要做的任务是点云上采样。关于点云上采样的介绍，我在介绍PU-Net的这篇文章中介绍过，可参考：刘昕宸：细嚼慢咽读论文：点云上采样网络开天辟地PU-Net​zhuan

论文标题：PU-Net: Point Cloud Upsampling Network标签：有监督 | 点云上采样首先回答一个问题：什么是点云的上采样任务呢？简单来说，点云上采样任务就是输入稀疏点云，输出稠密点云，同时需要保持住点云的基本形状、均匀程度等特征。如下图所示，某上采样算法输入稀疏骆驼点云，输出稠密骆驼点云。上采样的最主要应用就是作为一种数据增强的方式，为下游任务（比如分类、分割等）提供高质量的数据。相关任务：点云补全、图像超分辨率1 motivatio

作者：光影帽子链接：https://www.zhihu.com/question/276554643/answer/1039095847来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。泊松盘采样（possion disk sampling）的特点是任何两个点的距离都不会隔得太近。比如下图，左边是随机生成的点，右边是泊松盘采样生成的点。算法步骤：第一步：设定好两个点之间最近的距离r，以及采样点所在空间的维度n，比如2维平面第二步：在空间里生成足够.

论文标题：PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space1 motivation从名字都能看得出来是对PointNet的改进，迭代版本你刘昕宸：细嚼慢咽读论文：点云特征学习开天辟地PointNet​zhuanlan.zhihu.com​PointNet does not capture local structures induced by the metric space

文章转载自知乎论文标题：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation标签：有监督 | 特征学习、点云分类、语义分割首先回答3个问题作为引子：Q1：什么是点云？简单来说就是一堆三维点的集合，必须包括各个点的三维坐标信息，其他信息比如各个点的法向量、颜色等均是可选。点云的文件格式可以有很多种，包括xyz，npy，ply，obj，off等（有些是mesh不过问题不大，因为me

摘要：三维几何数据为研究表示学习和生成建模提供了一个很好的领域。在本文中，我们研究用点云表示的几何数据。介绍了一种具有最先进的重构质量和泛化能力的deep AutoEncoder (AE) 网络。学习表示在三维识别任务上优于现有方法，通过简单的代数操作实现了形状编辑，如语义部分编辑、形状类比、形状插值以及形状补全。我们对不同的生成模型进行了深入的研究，包括在原始点云上运行的GANs、在我们AEs的固定潜空间中训练的具有显著提升的GANs以及高斯混合模型(GMMs)。为了定量地评估生成模型，我们引入了基于

点云的特点：无序性：只是点而已，排列顺序不影响结果。 近密远疏的特性：扫描与视角不同导致。 非结构化数据，直接CNN有点难。 要解决的任务就是如何对点云数据进行特征提取。能不能省掉那些预处理操作而直接利用点云呢？当下深度学习的核心思想就是一条龙服务（End2End）。...

超清晰！几分钟讲清激光雷达的工作原理因为地表植被会对这两种光有较强的反射。（400nm到700nm为看见光范围，之外分为：紫外线，红外线。）机载激光雷达Lidar的工作原理：机载Lidar的四个组成部分：1、Lidar：左右往复扫描地面。飞行时可以覆盖很大的面积。2、全球定位系统GPS接收器：用于追踪飞机的高度和XY坐标。GPS能够记录激光发射时空间位置。3、惯性测量单元：惯导，IMU。用于记录飞机在空中时的姿态（测量俯仰、滚动、偏转）。用于后期计算物体高程的精度。4、计算...

import open3d as o3dimport numpy as nppcd = o3d.geometry.PointCloud() # pcd类型的数据。np_points = np.random.rand(100, 3) # 随机生成点云# print(np_points.shape)# pcd = o3d.io.read_point_cloud("1.csv")# 将点云转换成open3d中的数据形式并用pcd来保存，以方便用open3d处理pcd.points.

Halcon方面资料推荐：1、有一个网站：少有人走的路。讲halcon的应用讲的很好。2、三维视觉工作室。这个有点少。

之所以写本文是因为：在过程中陷入了一个坑中：import timeimport numpy as npimport pandas as pdimport open3d as o3dpcd = o3d.geometry.PointCloud() # pcd类型的数据。with open("0.csv", encoding="utf-8") as f: data = pd.read_csv(f, header=None).values.tolist() # pr.

02-伺服马达驱动激光雷达旋转扫描伺服马达长这个样子：我们小时候玩四驱赛车的电机。当然是升级版。手边的是下面这个：这里是型号：型号：日本COOL MUSCLE马达CM1-P-23L20C电源情况：转存失败重新上传取消支持网口和串口通信。转换器长这样：转存失败重新上传取消以上都时扯淡，重点来了：怎么驱动旋转。using System;​namespace MotorControl{ public cla...

参考文献一：无人驾驶技术入门（六）| 工程师又爱又恨的激光雷达引入激光传感器的原因：摄像机测距并不是那么准确。激光雷达的原理（TOF:time of fly）：激光雷达的发射器发射出一束激光，激光光束遇到物体漫反射，返回激光接收器，雷达模块根据发送和接收信号的时间间隔乘以光速，再除以2，即可计算出发射器与物体的距离。激光雷达的分类：一、单线激光雷达：目前成本最低的激光雷达。成本低，意味着量产的可能性大。单束激光发射器在激光雷达内部进行匀速的旋转，每旋转一个小角度即发射一次激光，轮

资料来源：超人视觉免费启蒙三维课程入门（第六节）3D鞋点胶的点云边界提取视觉：机器视觉（2D、3D）： 2D： 识别定位（对位贴合）（深度学习） 测量 缺陷（外观检测）（深度学习） 符号需求（一维码、二维码、三维码、OCR） 视觉+运动控制板卡+机器人 3D： 鞋点胶 无序抓取：在Halcon【实例程序】中【方法】【夺目立体视觉】locate_pipe_joints-stereo.hdev案例中。 点云数据+深度学习 工具：Halc.

超人视觉免费启蒙三维课程入门第一节（3D激光三角相机实战初识）3D设备点云数据来源：1、双目立体视觉：人眼视差（三角关系推导）测量越远、精度越差。（双目标定）步骤： 矫正图像对 双目标定 求视差图 形成点云数据 点云数据：空间上每点的坐标。对比3D和2D：3D更多的是3D点云数据处理。 2D更多的是对灰度值的处理。2、激光三角（原理）传感器线激光；导轨；限位触发器。相机 + 激光器 所构成的三角关系：相似三角形原理，比...

3D点云语义分割——场景理解的关键https://www.zhihu.com/search?type=content&q=3D%E8%AF%AD%E4%B9%89%E5%88%86%E5%89%B2数据：点云数据是什么？点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，一般包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。相比于2D图像，3D点云数据具有无可比拟的优势，可以提供丰富的几何、形状和尺度信息；且不易受光照强度变化和其它物体遮挡等影响.

作者：Mr.苍雪链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/344635951来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。https://zhuanlan.zhihu.com/p/3446359513D图像描述 RGB-D 点云 何为点云？ 点云的获取 点云的内容 点云的属性 点云目前的主要存储格式包括：pts、LAS、PCD、.xyz 和. pcap 等 相应基础算法库对不同格式的支持 三维点云有多种表示方法 相比于图像数