有兩個向量,我們想從起始向量平滑的過度到終止向量,那么中間的向量就可以通過插值的方式得到。 這在圖形學中圖形旋轉或者機器人中物體姿態旋轉都可以用到。 有三種方法:Lerp,NLerp和SLerp。 Lerp為線性插值,公式如下: NLerp為線性插值后歸一化,公式 ...
思路還是很容易想到的: .首先使用KD樹尋找當前點鄰域的N個點,這里取了 個,直接調用了vlfeat。 .用最小二乘估計當前鄰域點組成的平面,得到法向量。 .根據當前鄰域點平均值確定鄰域質心,通常質心會在彎曲表面的內部,反方向即為法線方向。 vlfeat在這里下載,配置參考這里,rabbit.pcd下載地址 處理效果如下: 原始點雲: 點雲表面法向量,做了降采樣處理: 兔子果斷變刺蝟。 matla ...
2019-04-06 20:34 12 4447 推薦指數:
有兩個向量,我們想從起始向量平滑的過度到終止向量,那么中間的向量就可以通過插值的方式得到。 這在圖形學中圖形旋轉或者機器人中物體姿態旋轉都可以用到。 有三種方法:Lerp,NLerp和SLerp。 Lerp為線性插值,公式如下: NLerp為線性插值后歸一化,公式 ...
HSoptflow.m main.m 老外寫的函數,拿來研究研究。 ...
該方法也是一種路徑規划算法,不過障礙物過多的時候建立勢場可能比較耗時,而且容易陷入局部最優。 算法流程如下: 1. 對於柵格場景中每一個像素分別計算到終點的距離,距離越大,則對該像素賦值越大,結束 ...
點雲處理有時因為數據量太大,我們需要對其進行下采樣。 這里的方法是先將點雲填入固定大小的三維網格中,然后每個網格中選一個點生成新的點雲。 新點雲即為下采樣后的點雲。 這里使用斯坦福兔子作為測試點雲。 小兔子pcd下載地址。 原始點雲: 采樣后點雲: matlab代碼如下: ...
算法思路是首先建立kd樹,然后找到每個點距離最近的點的距離,對距離求和再求平均即可。 代碼如下: ...
通過向量場能很直觀的看到微分方程所有解的變化規律。 這里隨便設了個方程:dx/dt = sin(t)*cos(x)+sin(t)。 由於方程本身就代表了x在t處的斜率,所以: vt = cos(atan(f)); vx = sin(atan(f)); matlab代碼 ...
multi_jiao.m 向量的夾角,0-180度 multi.m ...
計算步驟如下: 圖片來自《視覺slam十四講》6.2.2節。 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下,其中w為噪聲,a、b、c為待解算系數。 代碼如下: 迭代結果,其中散點為帶噪聲數據,紅線為原始模型,綠線為解算模型 ...