測量較小的對象時產生一些誤差,直接重建會使曲面不光滑或者有漏洞,為了建立完整的模型需要對表面進行平滑處理和漏洞修復.可通過數據重建來解決這一問題,重采樣算法通過對周圍數據點進行高階多項式插值來重建表面缺少的部分. 由多個掃描配准后得到的數據直接拿來重建可能產生 "雙牆"等重影,即拼接的區域出現 ...
今天和挪威的同事討論點雲的vex函數pcunshaded ,結果兩個人都沒搞太明白倒是轉到了另一個話題,就是點雲采樣制作連線怎樣避免重復計算,這里做一下記錄。 如果采用嚴格的避免重復連接的方法,我們可以在每個點上增加兩個點屬性,一個是確定自己是否已經建立連線的判斷屬性,另一個是存儲連線對應的另一端點的點數,同時使用setattrib 函數在對應點上標記自己的點數。但由於setattrib 的局限性 ...
2015-02-25 23:48 2 4903 推薦指數:
測量較小的對象時產生一些誤差,直接重建會使曲面不光滑或者有漏洞,為了建立完整的模型需要對表面進行平滑處理和漏洞修復.可通過數據重建來解決這一問題,重采樣算法通過對周圍數據點進行高階多項式插值來重建表面缺少的部分. 由多個掃描配准后得到的數據直接拿來重建可能產生 "雙牆"等重影,即拼接的區域出現 ...
原文鏈接 點雲采樣分類 點雲采樣的方法有很多種,常見的有均勻采樣,幾何采樣,隨機采樣,格點采樣等。下面介紹一些常見的采樣方法。 格點采樣 格點采樣,就是把三維空間用格點離散化,然后在每個格點里采樣一個點。具體方法如下: 1. 創建格點:如中間圖所示,計算點雲的包圍盒,然后把包圍盒離散 ...
來源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/353761080 本文介紹python點雲數據處理中的點雲下采樣算法和關鍵點算法以及在點雲工具箱軟件中的實現。由於點雲的海量和無序性,直接處理的方式在對鄰域進行搜索時需要較高的計算成本。一個常用的解決方式就是對點雲進行下采樣,將對 ...
· 交叉檢驗 核心思想是通過保留一部份訓練集數據作為檢驗集來估計真實檢驗集的錯誤率與模型擬合效果。常用的有留一法、K折交叉驗證 偏差方差權衡:使用的訓練集數據越多,估計偏差越小,方差越大 ...
一、簡介 圖像重采樣就是從高分辨率遙感影像中提取出低分辨率影像,或者從低分辨率影像中提取高分辨率影像的過程。常用的方法有最鄰近內插法、雙線性內插法、三次卷積法等 二、重采樣方法 1 使用ReadAsArray函數 •xoff=0, yoff=0,指定從原圖像波段數據中 ...
Pandas中的resample,重新采樣,是對原樣本重新處理的一個方法,是一個對常規時間序列數據重新采樣和頻率轉換的便捷的方法。 降采樣:高頻數據到低頻數據 升采樣:低頻數據到高頻數據 主要函數:resample()(pandas對象都會有這個方法 ...
對於采樣率為Fs,長度為M個采樣點的音頻信號x[n],,通過采樣因子P/Q進行重采樣后,這個信號的樣本數可以增大或者減小。該過程可以分為如下三個步驟[17]: (1)上采樣:在原信號相鄰兩點內插入P-1個零點,即創建一個有P (M-1)+1個采樣點的信號xu[n],當n=1,2,…,M時,xu ...
重采樣 重采樣的主要方法有殘差重采樣、多項式重采樣、最優重采樣、分層重采樣和最優傳輸重采樣等。 (說實話我還沒搞清楚和信號處理那邊差不多的上下重采樣之類之間的關系) 這篇文章介紹的重采樣是針對之前提到的蒙特卡羅序列采樣時為了避免重要性權重過大導致小部分粒子占據大部分權重,選擇用粒子數目來表示比例 ...