matlab对于点云随机下采样

matlab练习程序（点云下采样）

点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样. 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云. 新点云即为下采样后的点云. 这里使用斯坦福兔子作为测试点云. 小兔子pcd下载地址. 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pcshow(pc); pc_point = pc.Location; xlimit = pc.XLimits; yl

VoxelGrid体素滤波器对点云进行下采样

使用体素化网格方法实现下采样,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准.曲面重建.形状识别等算法速度中非常实用. PCL实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格(可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合),然后在每个体素(即,三维立方体)内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素就内所有点就用一个重心点最终表示,对于所有体素处理后得到过滤后的点云.这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确. 所

matlab练习程序（随机直线采样）

我只是感觉好玩,写了这样一段程序. 原理就是先随机生成两个点,然后根据这两个点画直线,最后在直线上的像素保留,没在直线上的像素丢弃就行了. 最后生成了一幅含有很多空洞的图像. 当然,对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的. 我也尝试修复了一下,用的算法我过去也写过,可以看这里. 这一次就不贴修复代码了,那段程序中的输入图像img.mask和这里的输出图像img.mask是一模一样的. 原图: 采样后: 修复后: matlab代码如下: main.m: clear all; close all;c

互联网云生态下DDOS安全产品的一些考虑和测试方法（一）

DDOS攻击简介安全的三要素——“保密性”.“完整性”和“可用性”中,DOS(Denial of Service拒绝服务攻击)所针对的目标是服务的“可用性”.这种攻击方式利用目标系统的网络服务功能缺陷或者直接消耗系统资源(主要是网络资源),使得该目标系统无法提供正常的服务. DDOS 攻击(Distributed Denial of Service分布式拒绝服务)指攻击者操纵多台客户端(称为肉鸡或傀儡机),联合起来对一个或多个目标发动DDoS攻击(同时攻击或按一定策略攻击),以提高拒绝服务的攻

echarts之词云随机颜色的配置

echarts中的词云字体产生随机颜色,最主演的是要引入worldcloud.js,另外还要有jquery.js文件与echarts.js文件的引入,通过配置即可实现词云随机颜色的产生.下面为大家介绍两种随机颜色的方法. world.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</tit

图像的下采样Subsampling 与上采样 Upsampling

I.目的缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

机器学习入门-数据下采样 np.random_choice

1. np.random_choice(array, len) 进行随机的数据选择,array表示抽取的对象,len表示抽取样本的个数数据的下采样是对多的数据进行np.random.choice 随机的抽取,抽取出于少的样本相同的索引个数,将两组索引进行合并,从原始数据中重新取值 # 2 进行数据的下采样 negtive_len = len(data[data.Class==1]) negtive_index = data[data.Class==1].index # 获得正常样本的数据便签

卷积和池化的区别、图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

1.卷积当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到

腾讯云ubuntu下mysqli服务的开启

腾讯云ubuntu下mysqli服务的开启今天晚上搞了好久,在本地操作系统deepin下操作完全无需开启mysqli模块,自动就开启了.这次介绍一下服务器ubuntu下mysqli模块的开启. 首先进入到php5的目录 cd /etc/php5 发现有三个文件夹 apache2,cli,mods-available 第三个文件夹mods-available可以不用考虑然后进入apache2,cli 目录里面都有php.ini文件那后笔者用了nano对php.ini文件进行配置. nano

robotframework自动化系列：随机下拉框

robotframework自动化系列:随机下拉框随着项目自动化不断推进,在下拉框定位的时候出现些问题,每次下拉框选择都是相同的下拉选项,如果想每次选择的选项不一样,该如何实现呢,查找了很多资料,没有找到一个好的解决方法.... 最后看到一篇文章,想到可以用随机数尝试一下参考 http://lebook.me/book/126586#fid_24191914 项目中的下拉框源码如图 <select class="form-control m-b" name="org

【转存】阿里云服务器下 LAMP 环境配置 —— 基于 CentOS 6.3

阿里云服务器下 LAMP 环境配置 —— 基于 CentOS 6.3 Posted on 2016年2月10日 by 学院君 1.Apache 配置 —————————————————– vi /etc/httpd/conf/httpd.conf 编辑文件 Options Indexes FollowSymLinks 在331行修改为:Options Includes ExecCGI FollowSymLinks(允许服务器执行CGI及SSI) #AddHandler cgi-script

【转】图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔-(**高斯金字塔) 1.cv2.pyrDown(对图片做向下采样) 2.cv2.pyrUp(对图片做向上采样)

1.cv2.pyrDown(src) 对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作参数说明:src表示输入的图片高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的代码: 第一步:读入图片第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高

如何将同一云服务下的虚拟机从经典部署模型迁移到 Azure Resource Manager

适用场景用户希望将特定云服务下的所有虚拟机从经典部署模型(以下简称:ASM)迁移到 Azure Resource Manager(以下简称:ARM). Note 如果云服务下使用 VNET 也希望将虚拟机从 ASM 模式迁移到 ARM 模式,您可以参考这篇文章:如何将同一个 VNET 下的虚拟机从 ASM 迁移到 ARM 上解决方案首先,我们登陆到需要迁移的虚拟机所在的订阅下,注册迁移服务: PowerShell复制 #登陆到需要迁移的虚拟机所在的订阅下PS C:\windows\syst

阿里云ACE下的PHP开发环境搭建

阿里云ACE下的PHP开发环境搭建本系列文章由ex_net(张建波)编写.转载请注明出处. http://blog.csdn.net/ex_net/article/details/23999053 作者:张建波邮箱: 281451020@qq.com 欢迎来信交流. 一.ACE介绍 ACE(Aliyun Cloud Engine)是一款弹性.分布式的应用托管环境,支持Java.php多种语言环境. 帮助开发人员高速开发和部署服务端应用程序,并且简化了系统维护工作.搭载了丰富的分布式扩展服务

图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

图像上采样(图像插值)增取样（Upsampling）或内插（Interpolating）下采样(降采样)，

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.

010——MATLAB运行错误跳到下一个循环

(一)MATLAB运行错误跳到下一个循环 :%文件的个数 try %运行的程序放到这里 catch continue%假如上面的没法执行则执行continue,到下个循环 end

巧用linux云服务器下的的/dev/shm/，避开磁盘IO不给力!

巧用linux云服务器下的的/dev/shm/,避开磁盘IO不给力! 一．什么是tmpfs和/dev/shm/? tmpfs是Linux/Unix系统上的一种基于内存的文件系统.tmpfs可以使用您的内存或swap分区来存储文件.由此可见,tmpfs主要存储暂存的文件.它有如下2个优势: 1)动态文件系统的大小. 2)tmpfs 的另一个主要的好处是它闪电般的速度.因为典型的 tmpfs 文件系统会完全驻留在内存 RAM 中,读写几乎可以是瞬间的. 同时它也有一个缺点 tmpfs 数据在重新启动

Matlab获取一个文件夹下所有文件名

Matlab获取一个文件夹下所有文件名: fileFolder=fullfile('D:\MATLAB\bin\trc'); dirOutput=dir(fullfile(fileFolder,'*.trc')); fileNames={dirOutput.name}; 解释: 1.第一行 fileFolder=fullfile('D:\MATLAB\bin\trc'); 引号内是需要遍历的路径,填绝对路径,然后保存在fileFolder 2.第二行 dirOutput=dir(fullfile

巴特西