PCL—低層次視覺—點雲分割（鄰近信息）
基於鄰近搜索的分割方式。通過對比某點和其最近一點的某些特征，來實現點雲的分割。圖像所能提供的分割信息僅是灰度 ...
原文：PCL—低層次視覺—點雲分割（超體聚類）
.超體聚類 一種來自圖像的分割方法 超體 supervoxel 是一種集合，集合的元素是 體 。與體素濾波器中的體類似，其本質是一個個的小方塊。與之前提到的所有分割手段不同，超體聚類的目的並不是分割出某種特定物體，其對點雲實施過分割 over segmentation ，將場景點雲化成很多小塊，並研究每個小塊之間的關系。這種將更小單元合並的分割思路已經出現了有些年份了，在圖像分割中，像素聚類形成 ...
2015-12-02 20:00 11 17006 推薦指數：
相關推薦
PCL—低層次視覺—點雲分割（基於凹凸性）
1.圖像分割的兩條思路 場景分割時機器視覺中的重要任務，尤其對家庭機器人而言，優秀的場景分割算法是實現復雜功能的基礎。但是大家搞了幾十年也還沒搞定——不是我說的，是接下來要介紹的這篇論文說的。圖像分割的搞法大概有兩種：劍宗——自低向上：先將圖像聚類成小的像素團再慢慢合並，氣宗——自頂向下 ...
PCL—低層次視覺—點雲分割（RanSaC）
做一個PCL吹~ 點雲分割的目的提取點雲中的不同物體，從而實現分而治之，突出重點，單獨處理的目的。 ...
PCL—低層次視覺—點雲分割（最小割算法）
1.點雲分割的精度 在之前的兩個章節里介紹了基於采樣一致的點雲分割和基於臨近搜索的點雲分割算法。基於采樣一致的點雲分割算法顯然是意識流的，它只能割出大概的點雲（可能是杯子的一部分，但杯把兒肯定沒分割出來）。基於歐式算法的點雲分割面對有牽連的點雲就無力了（比如風箏和人，在不用三維形態學去掉中間 ...
PCL—低層次視覺—點雲分割（基於形態學）
的影響顯得非常重要。這種工作可以認為是一種特殊的點雲分割，一般情況下點雲分割的目標是去除地面，而這種方法 ...
PCL—低層次視覺—點雲濾波（初步處理）
點雲濾波的概念 點雲濾波是點雲處理的基本步驟，也是進行 high level 三維圖像處理之前必須要進行的預處理。其作用類似於信號處理中的濾波，但實現手段卻和信號處理不一樣。我認為原因有以下幾個方面： 點雲不是函數，對於復雜三維外形其x,y,z之間並非以某種規律或某種數值關系定義 ...
PCL—低層次視覺—點雲濾波（基於點雲頻率）
1.點雲的頻率 今天在閱讀分割有關的文獻時，驚喜的發現，點雲和圖像一樣，有可能也存在頻率的概念。但這個概念並未在文獻中出現也未被使用，謹在本博文中濫用一下“高頻”一詞。點雲表達的是三維空間中的一種信息，這種信息本身並沒有一一對應的函數值。故點雲本身並沒有在講訴一種變化的信號。但在抽象意義上 ...
PCL—低層次視覺—關鍵點檢測（NARF）
關鍵點檢測本質上來說，並不是一個獨立的部分，它往往和特征描述聯系在一起，再將特征描述和識別、尋物聯系在一起。關鍵點檢測可以說是通往高層次視覺的重要基礎。但本章節僅在低層次視覺上討論點雲處理問題，故所有討論都在關鍵點檢測上點到為止。NARF 算法實際上可以分成兩個部分，第一個部分是關鍵點提取 ...