PCL點雲特征描述與提取（1）
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 ...
原文：利用PCL索引進行點雲的提取
最近開始動手做實驗，之前寫了一個小實驗利用到了PCL庫中的索引 現在在寫利用PCL中的RegionGrowing類來分割生成面片，無論是迭代生成還是進行提取都需要用到pcl庫中定義的索引， 雖然搞的不是太明白，還是想寫下來來記錄自己的思路。 先看一下PCL是如何定義PointIndices的結構： 可以看出在 數據結構PointIndices 中 定義了點雲的header和indices 這里我們 ...
2019-07-14 21:47 0 2351 推薦指數：
相關推薦
PCL點雲特征描述與提取（2）
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值 ...
PCL點雲特征描述與提取（3）
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 ...
PCL點雲特征描述與提取（4）
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 ...
[PCL]5 ICP算法進行點雲匹配
上一篇：http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4924283.html截圖了一些ICP算法進行點雲匹配的類圖。 但是將對應點剔除這塊和ICP算法的關系還是沒有理解。 RANSAC算法可以實現點雲剔除，但是ICP算法通過穩健性的算法實現匹配，似乎不進行對應點剔除 ...
python利用pybind11調用PCL點雲庫
2019年7月9日14:31:13 完成了一個簡單的小例子，python生成點雲數據，利用pybind11傳給PCL顯示。 ubuntu 16.04 + Anaconda3 python3.6 + PCL 1.8 + pybind11 代碼： https://github.com ...
PCL點雲分割（3）
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 ...
PCL點雲分割（2）
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 ...