點雲分割是根據空間,幾何和紋理等特征對點雲進行划分,使得同一划分內的點雲擁有相似的特征,點雲的有效分割往往是許多應用的前提,例如逆向工作,CAD領域對零件的不同掃描表面進行分割,然后才能更好的進行空洞修復曲面重建,特征描述和提取,進而進行基於3D內容的檢索,組合重用等。 案例分析 用一組點雲 ...
使用點雲給點雲賦值 方法 : 直接使用 方法 : 使用swap 函數 該方法可用於交換兩個點雲。 方法 使用pcl::copyPointCloud 該方法可用於拷貝部分點雲,拷貝全部點雲等 拼接兩個點雲 使用pcl::concatenatePointCloud 函數 ...
2019-01-02 22:53 0 1354 推薦指數:
點雲分割是根據空間,幾何和紋理等特征對點雲進行划分,使得同一划分內的點雲擁有相似的特征,點雲的有效分割往往是許多應用的前提,例如逆向工作,CAD領域對零件的不同掃描表面進行分割,然后才能更好的進行空洞修復曲面重建,特征描述和提取,進而進行基於3D內容的檢索,組合重用等。 案例分析 用一組點雲 ...
初始化的新的群集,並且該過程將以剩余的無標記點再次進行。 在PCL中,Euclidean分割法如下 ...
關於點雲的分割算是我想做的機械臂抓取中十分重要的俄一部分,所以首先學習如果使用點雲庫處理我用kinect獲取的點雲的數據,本例程也是我自己慢慢修改程序並結合官方API 的解說實現的,其中有很多細節如果直接更改源程序,可能會因為數據類型,或者頭文件等各種原因編譯不過,會導致我們比較難得找出其中的錯誤 ...
、VTK、Kinect驅動什么的。反正是一路下一步,當然我的機器是Win7系統,之前沒有安裝過PCL,比較 ...
在測量較小的數據時會產生一些誤差,這些誤差所造成的不規則數據如果直接拿來曲面重建的話,會使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用對數據重采樣來解決這樣問題,通過對周圍的數據點進行高階多項式插值來重建表面缺少的部分, (1)用最小二乘法對點雲進行平滑處理 新建文件resampling.cpp ...
(1)正態分布變換進行配准(normal Distributions Transform) 介紹關於如何使用正態分布算法來確定兩個大型點雲之間的剛體變換,正態分布變換算法是一個配准算法,它應用於三維點的統計模型,使用標准最優化技術來確定兩個點雲間的最優匹配,因為其在配准的過程中不利用對應點的特征 ...
(1)關於點雲的配准 1.首先給定源點雲與目標點雲。 2.提取特征確定對應點 3.估計匹配點對應的變換矩陣 4.應用變換矩陣到源點雲到目標點雲的變換 配准的流程圖 通過特征點的匹配步驟 (1)計算源點 ...
在逆向工程,計算機視覺,文物數字化等領域中,由於點雲的不完整,旋轉錯位,平移錯位等,使得要得到的完整的點雲就需要對局部點雲進行配准,為了得到被測物體的完整數據模型,需要確定一個合適的坐標系,將從各個視角得到的點集合並到統一的坐標系下形成一個完整的點雲,然后就可以方便進行可視化的操作,這就是點雲數據 ...