原文:PCL—低层次视觉—点云分割(最小割算法)

.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云 可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来 。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了 比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的 。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子。 ...

2015-11-30 20:20 2 8620 推荐指数:

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PCL低层次视觉分割(基于凹凸性)

1.图像分割的两条思路   场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础。但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的。图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下 ...

Tue Dec 08 03:49:00 CST 2015 10 24368
PCL低层次视觉分割(RanSaC)

分割   分割可谓处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说。暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心 ...

Fri Nov 27 00:02:00 CST 2015 4 16626
PCL低层次视觉分割(超体聚类)

1.超体聚类——一种来自图像的分割方法   超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对实施过分割(over segmentation),将场景点化成 ...

Thu Dec 03 04:00:00 CST 2015 11 17006
PCL低层次视觉滤波(初步处理)

滤波的概念   滤波是处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个方面: 不是函数,对于复杂三维外形其x,y,z之间并非以某种规律或某种数值关系定义 ...

Tue Nov 24 20:33:00 CST 2015 0 8479
PCL低层次视觉滤波(基于频率)

1.的频率   今天在阅读分割有关的文献时,惊喜的发现,云和图像一样,有可能也存在频率的概念。但这个概念并未在文献中出现也未被使用,谨在本博文中滥用一下“高频”一词。云表达的是三维空间中的一种信息,这种信息本身并没有一一对应的函数值。故本身并没有在讲诉一种变化的信号。但在抽象意义上 ...

Wed Dec 02 01:34:00 CST 2015 5 10468
PCL低层次视觉—关键点检测(NARF)

  关键点检测本质上来说,并不是一个独立的部分,它往往和特征描述联系在一起,再将特征描述和识别、寻物联系在一起。关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础。但本章节仅在低层次视觉上讨论点处理问题,故所有讨论都在关键点检测上点到为止。NARF 算法实际上可以分成两个部分,第一个部分是关键提取 ...

Fri Dec 18 00:36:00 CST 2015 14 7406
 
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