利用PCL中分割算法. pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; ,不利用法线参数,只根据模型参数得到的分割面片,与想象的面片差距很大, pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients ()); pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices ()); // 创建分割对象 pcl::SACSegmentat

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较

基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的.由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得.欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类. (1)欧几里德算法 具体的实现方法大致是: 找到空间中某点p10,有kdTree找到离他最近的n个点,判断这n个点到p的距离.将距离小于阈值r的点p12,p13,p14....放在类Q里 在 Q\p10 里找到一点p12,重复1 在 Q\p10,p

1. PCLBase pcl_base.h中定义了PCL中的基类PCLBase,PCL中的大部分算法都使用了其中的方法. PCLBase实现了点云数据及其索引的定义和访问. 两个主要的变量input_ ,indices_. 2. Feature feature.h中定义了特征基类Feature,一些适用于所有特征的通用的3D操作在类里实现. Feature实现了特征的计算框架,包括两部分:近邻搜索(“k最近邻”用于定义某个点的特征)和特征计算. 5个主要的变量用于定义近邻搜索:surface_

FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,它是目前最完整的(近似)最近邻开源库.不但实现了一系列查找算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制,在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn,这些点必须通过以下方式进行预处理,给第一个新的查询点q属于X,快速在P中找到距离q最近的点,即最近邻搜索问题.最近邻搜索的问题是在很多应用领域是一个重大问题,如图像识别.数据压缩.模式识别和分类.在高维空间中解决这个问题似乎是一个非常难

(小技巧记录:博客园编辑的网页界面变小了使用Ctrl  ++来变大网页字体) 通过雷达,激光扫描,立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大,分布不均匀等特点,作为三维领域中一个重要的数据来源,点云主要是表征目标表面的海量点的集合,并不具备传统网格数据的几何拓扑信息,所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系,实现基于邻域关系的快速查找. k-d树 (k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和

该文转自:https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6437440.html kd-tree理论以及在PCL 中的代码的实现   (小技巧记录:博客园编辑的网页界面变小了使用Ctrl  ++来变大网页字体) 通过雷达,激光扫描,立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据,具有数据量大,分布不均匀等特点,作为三维领域中一个重要的数据来源,点云主要是表征目标表面的海量点的集合,并不具备传统网格数据的几何拓扑信息,所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑

1.使用PCL工具 //创建一个模型参数对象,用于记录结果 pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients); //inliers表示误差能容忍的点,记录点云序号 pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices); //创建一个分割器 pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; //Optional,设置结果平面

[Title][原]Java面试题-将字符串中数字提取出来排序后输出 [Date]2013-09-15 [Abstract]很简单的面试题,要求现场在纸上写出来. [Keywords]面试.Java.排序 [Environment]Windows 7 . JDK6 [Author]wintys (wintys@gmail.com) http://wintys.cnblogs.com [URL]http://www.cnblogs.com/wintys/p/jobinterview_extract

android中 MediaStore提取缩略图和原始图像 . 欢迎转载:http://blog.csdn.net/djy1992/article/details/10005767 提取图像的Thumbnail 1) 启动Intent Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_GET_CONTENT, null); intent.setType("image/*"); intent.putExtra("return-data"

在使用Jmeter过程中,会经常使用到正则表达式提取器提取器,虽然并不直接涉及到请求的测试,但是对于数据的传递起着很大的作用,本篇博文就是主要讲解关于正则表达式及其在Jmeter的Sampler中的调用. 文中使用的正则表达式测试器(RegexTester)下载地址:http://soft.hao123.com/soft/appid/54251.html 一.首先来介绍一下J meter中正则表达式提取器的元素组成,下图所示: 下面是各参数值的含义: 参数 释义 引用名称 在HTTP等请求中,引

目标:从中文数字字母的字符串中只提取数字 sel regexp_substr('mint choc中文11国1','\d+')

从PCL 1.0开始,PCL(三维点云处理库Point Cloud Library)提供了一个通用采集接口,这样可以方便地连接到不同的设备及其驱动.文件格式和其他数据源.PCL集成的第一个数据获取驱动是OpenNI Grabber,它使得从OpenNI兼容的设备请求数据流变得十分通用和简单. 目前PCL最新的1.8.0版本需要自行编译,而官网上的PCL 1.6.0 All-in-one Installer只支持OpenNI 1.由于我使用的奥比中光3D摄像头只支持OpenNI 2,因此必须使用P

I/O模块中共有21个类 (1)class pcl::FIleReader:定义了PCD文件的读取接口,主要用作其他读取类的父类   pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类 (2)class pcl::FIleWrite : 与class pcl::FIleReader对应,是写入PCD文件类的接口定义,作为其他写入类的父类,pcl::Filewriter有pcl::PCDwriter和pcl::PLYWriter子类 (3) class

PCL中可用的PointT类型: PointXYZ——成员变量:float x,y,z; PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型,因为他之包含三维XYZ坐标信息,这三个浮点数附加一个浮点数来满足存储对齐,可以通过points[i].data[0]或points[i].x访问点X的坐标值 union { ]; struct { float x; float y; float z; }; }; PointXYZI——成员变量:float x,y,z,intensity PointXYZI是一个

已安装包校验 rpm -V 已安装的包名-V 校验指定rpm包中的文件 rpm -V pth没有任何提示,说明自安装后没有做过任何修改 rpm包中文件提取 比如对一个系统配置文件误操作,可以根据这个文件找到它所属的rpm包,然后再从rpm包中提取这个文件再覆盖被误操作文件 rpm2cpio 包全名 | cpio -idv .rpm包中文件绝对路径-i copy-in模式,还原-d 还原时自动新建目录-v 显示还原过程 rpm2cpio将rpm包转换为cpio格式的文件 cpio是一个标准工具,它

在使用Jmeter过程中,会经常使用到正则表达式提取器提取器,虽然并不直接涉及到请求的测试,但是对于数据的传递起着很大的作用,本篇博文就是主要讲解关于正则表达式及其在Jmeter的Sampler中的调用. 文中使用的正则表达式测试器(RegexTester)下载地址:http://soft.hao123.com/soft/appid/54251.html 一.首先来介绍一下J meter中正则表达式提取器的元素组成,下图所示: 下面是各参数值的含义: 参数 释义 引用名称 在HTTP等请求中,引

建议49:在Dispose模式中应提取一个受保护的虚方法 在标准的Dispose模式中,真正的IDisposable接口的Dispose方法并没有做实际的清理工作,它其实是调用了下面的这个带bool参数且受保护的的虚方法: /// <summary> /// 非密封类修饰用protected virtual /// 密封类修饰用private /// </summary> /// <param name="disposing"></param&

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=287 本节我们主要讨论PCL在编写和应用过程中如何利用PCL的异常机制,提高程序的健壮性,首先从PCL开发者角度,解释如何定义和抛出自己的异常,最后从PCL使用者角度出发,解释用户如何捕获异常及处理异常. 1 开发者如何增加一个新的异常类 为了增强程序的健壮性,PCL提供了异常处理机制,作为PCL的开发者,需要通过自定义异常以及抛出异常,告诉调用者,在出现什么错误,并提示其如何处理