MeshLab是一个开源.可移植和可扩展的三维几何处理系统,主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格.它支持多种文件格式: import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALN export:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, VRML, DXF, GTS, U3D, IDTF, X3D 下面来试一下MeshL

问题:配置完 SSH Key, 使用[http地址]拉取代码异常.报一些没有权限的问题. 原因:配置多个gitee账号(码云)后.拉取代码时,应使用~.ssh/config中Host地址,而不是码云给出的SSH项目地址. 正文:书写本文章是受到=[如下两篇文章共同启发]+[灵J一动]. 参考文章01地址:http://www.imooc.com/article/76305?block_id=tuijian_wz 参考文章02地址:https://blog.csdn.net/wzwdcld/art

(1)学习如何连接两个不同点云为一个点云,进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等,同时了解如何连接两个不同点云的字段(例如颜色 法线)这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样,例如:点云A是N个点XYZ点,点云B是N个点的RGB点,则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrgb类型 新建文件concatenate_clouds.cpp  CMakeLists.txt concatenate_clouds.cpp : #include <iostream> #includ

使用Meshlab软件将点云(Point Cloud)转换为模型(Mesh) 启动Meshlab软件: 导入.ply点云文件: 接着点击: 弹出一个右侧边栏: 接着,计算每个点的法线: 输入100,点击Apply,运行完成,点击Close 现在,进行曲面重建: 不用管第一个文本框,第2个文本框里面,调为1.0.点击Apply,运行之后点击Close,关闭这个对话框. 现在你可以看到,右边栏中的Faces项的值已经不是0了: 但是现在还没有出现效果.怎样做能看到曲面重建后的模型的效果呢: 点击这里

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法.在VTK.PCL.MRPT.MeshLab等C++库或软件中都有实现,可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵,原理简单且具有较好的精度,但是由于采用了迭代计算,导致算法计算速度较慢,而且采用ICP进行配准计算时,其对待配准点云的初始位置有一定要求,若所选初始位置不合理,则会导致算法陷入局部最优.PCL点云库已经实现了多种

CVPR2020:训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型:https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Gojcic_Learning_Multiview_3D_Point_Cloud_Registration_CVPR_2020_pap

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

CloudCompare中手动点云分割功能ccGraphicalSegmentationTool, 点击应用按钮后将现有的点云分成segmented和remaining两个点云, //停用点云分割功能void MainWindow::deactivateSegmentationMode(bool state) 是通过ccPointCloud的可视选择集来实现的.其中用到了点云的swap需要参考! //创建新的点云,可视的选择集 ccGenericPointCloud* ccPointCloud:

上篇说到自己写的一个FSM状态机,这篇写怎么把代码和码云联系在一起! 首先,我们应该知道为什么使用码云? 码云是开源中国社区2013年推出的基于 Git 的完全免费的代码托管服务,这个服务是基于 Gitlab 开源软件所开发的,我们在 Gitlab 的基础上做了大量的改进和定制开发,目前已经成为国内最大的代码托管系统,致力于为国内开发者提供优质稳定的托管服务. 码云除了提供最基础的 Git 代码托管之外,还提供代码在线查看.历史版本查看.Fork.Pull Request.打包下载任意版本.Is

  发现 话题 · · · 登录 注册 MesosDocker 回顾Java 发展,看 Docker 与Mesos 演讲嘉宾数人云COO 谢乐冰在德国工作十年,回国后加入惠普电信运营商部门,拥有多年项目经验和创业公司工作经验.在数人云负责产品售前和运营,专注行业的技术应用领域,为金融.电信.电商等行业提供服务. 回顾Java的发展轨迹看容器技术因为我自己写了十几年的Java,经常把容器和十年前的Java做比较.一个公司说自己是做"Java"的,实际上涵义是背后一整套企业IT基础架构.软

分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍

近期因为项目需求,采购了两台阿里云ECS,选择的系统为CentOS 6.3 X64 安全加固版,额外买了160G的硬盘,应该够应付此项目的需求了. ECS默认已经配置好了sshd服务,可以使用root账号直接登录,但是这通常是不安全的,第一件事就是针对sshd服务进行优化配置. 1.创建常用的账号 在任何Linux相关的描述中,都会说日常使用root操作是很不安全的行为,因此首先创建一个日常使用的账户. useradd gary passwd gary 2.编辑sudoer文件 vim /etc

前两天阿里云ECS搞活动,所有买了个三年的Ecs,然后照着之前在虚拟机同样的搭建服务器,一切都很正常,可是 当我配置好防火墙和nginx之后,发现个问题,外网无法访问. 思考: 1.我的nginx没配置好,通过curl http://localhost 命令一看,没问题,页面内容能正常出来 2.我的防火墙的端口配置有问题,然后firewalld  跟iptables一通乱来,添加80端口,后面网上看到有人说Ecs没备案 的80端口不回开放,于是我换了个8000端口,同样还是不行,没办法,继续折腾

三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法,这种方法一般般需要提供一个较好的初值,也就是需要粗配准,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优,导致配准失败,往往达不到我们想要的效果.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换.用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好

问题1 kubernetes pod启动报错open /etc/docker/certs.d/registry.access.redhat.com/redhat-ca.crt: no such file or directory 解决方法执行命令安装软件 yum install *rhsm* 问题2 阿里云专有网络部署kubernetes集群,node分别在两个阿里云ECS,通过公网ip连通,但kube ui控制台监测不到node 修改/etc/kubernetes/kubelet,将主机名设置

参照文章http://www.cnblogs.com/lyzw/p/6016789.html在两台阿里云ECS主机安装与配置flannel,在专有网络下两台主机只能通过公网ip连通,所以flannel还需要额外一些配置才能连通.这里只有一台etcd主机,在etcd主机执行命令 etcdctl ls /flannel/network/subnets/ /flannel/network/subnets/ /flannel/network/subnets/ 返回结果是两台安装flannel保存在etc

ICP算法简介 根据点云数据所包含的空间信息,可以直接利用点云数据进行配准.主流算法为最近迭代算法(ICP,Iterative Closest Point),该算法是根据点云数据首先构造局部几何特征,然后再根据局部几何特征进行点云数据重定位. 一. ICP原理 假设两个点云数据集合P和G,要通过P转换到G(假设两组点云存在局部几何特征相似的部分),可以通过P叉乘四元矩阵进行旋转平移变换到G,或者SVD法将P转换到G位置,总体思想都是需要一个4x4的旋转平移矩阵.对于每次旋转平移变换后计算P的所有

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面是PCL官网上的一个例子,使用NDT配准算法将两块激光扫描数据点云匹配到一起. 先下载激光扫描数据集room_scan1.pcd 和 room_scan2.pcd. 这两块点云从不同的角度对同一个房间进行360°扫描得到.可以用CloudCompare(3D point cloud and mesh processing

(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform) 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配,因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法比较快, 对于代码的解析 /* 使用正态分布变换进行配准的实验 .其中room_scan1.pcd room_scan2.pcd这些点云包含同一房间360不同视角的扫描数据

在逆向工程,计算机视觉,文物数字化等领域中,由于点云的不完整,旋转错位,平移错位等,使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准,为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标系,将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云,然后就可以方便进行可视化的操作,这就是点云数据的配准.点云的配准有手动配准依赖仪器的配准,和自动配准,点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位,从而达到两块点云自动配准的效果,其实质就是把不同的坐标系中测得到的