(1):引用:僅僅是簡單的顯示點雲,可以使用CloudViewer類。這個類非常簡單易用。但要注意,它不是線程安全的。如果要用於多線程,還要參考PCLVisualizer。 需要注意的是,PointCloud的數據類型要和PCD文件中或者代碼中的PointT一致 ...
以顏色區別深度 為了更加直觀的顯示點雲,將不同的深度值顯示為不同的顏色。 結果 自定義顏色特征 結果 ...
2019-02-20 13:26 1 6225 推薦指數:
(1):引用:僅僅是簡單的顯示點雲,可以使用CloudViewer類。這個類非常簡單易用。但要注意,它不是線程安全的。如果要用於多線程,還要參考PCLVisualizer。 需要注意的是,PointCloud的數據類型要和PCD文件中或者代碼中的PointT一致 ...
pcl中幾種常見的點雲渲染方式 (1)顏色區別深度 此方法在PointCloudColorHandlerGenericField類中實現,該將不同的深度值顯示為不同的顏色,實現以顏色區分深度的目的,PointCloudColorHandlerGenericField方法是將點雲按深度值(“x ...
前言 Point Cloud Library (PCL)是一個功能強大的開源C++庫,假設可以使用好PCL將會對我們在LiDAR數據處理領域的研究產生巨大幫助。LiDAR技術經過幾十年的發展。眼下國內外關於LiDAR點雲數據處理的文獻已非常豐富。可是依舊存在硬件上的發展速度大於 ...
可視化(visualization)是利用計算機圖形學和圖像處理技術,將數據轉換圖像在屏幕上顯示出來,並進行交互處理的的理論,方法和技術, pcl_visualization庫建立了能夠快速建立原型的目的和可視化算法對三維點雲數據操作的結果。類似於opencv的highgui例程顯示二維圖像 ...
3D點雲特征描述與提取是點雲信息處理中最基礎也是最關鍵的一部分,點雲的識別。分割,重采樣,配准曲面重建等處理大部分算法,都嚴重依賴特征描述與提取的結果。從尺度上來分,一般分為局部特征的描述和全局特征的描述,例如局部的法線等幾何形狀特征的描述,全局的拓朴特征的描述,都屬於3D點雲特征描述與提取的范疇 ...
點特征直方圖(PFH)描述子 正如點特征表示法所示,表面法線和曲率估計是某個點周圍的幾何特征基本表示法。雖然計算非常快速容易,但是無法獲得太多信息,因為它們只使用很少的幾個參數值來近似表示一個點的k鄰域的幾何特征。然而大部分場景中包含許多特征點,這些特征點有相同的或者非常相近的特征 ...
快速點特征直方圖(FPFH)描述子 已知點雲P中有n個點,那么它的點特征直方圖(PFH)的理論計算復雜度是,其中k是點雲P中每個點p計算特征向量時考慮的鄰域數量。對於實時應用或接近實時應用中,密集點雲的點特征直方圖(PFH)的計算,是一個主要的性能瓶頸。此處為PFH計算方式的簡化形式,稱為快速點 ...
如何從一個深度圖像(range image)中提取NARF特征 代碼解析narf_feature_extraction.cpp 編譯運行./narf_feature_extraction -m 這將自動生成一個呈矩形的點雲,檢測的特征點處在角落處,參數-m是必要的,因為矩形周圍 ...