pcl 容器 编写点云

PCL 点云数据操作 OpenCV遍历数据

1.对于点云类型实例cloud,对其第i个点进行赋值操作,使用cloud.point[i].x 和 cloud.point[i].y 和cloud.point[i].z 分别对其XYZ坐标赋值. cloud.point[i].x = cloud.point[i].y = cloud.point[i].z = 2.OpenCV 遍历矩阵M,使用行指针M.ptr<DataType>(row),该指针指向第row行. <DataType>* data = M.ptr<DataTyp

容器监控—阿里云&amp;容器内部服务监控

目前Docker的使用越来越离不开对容器的监控,阿里云最近上线了容器服务,不但提供了核心的容器和宿主机监控能力,而且支持集成 Cloud Insight 监控,下面会介绍如何集成. 首先介绍一下阿里云的容器监控.阿里云容器服务在用户创建集群的时候就默认开启了几个容器服务,其中就包括一个容器监控服务,其监控大概就是使用这个服务来采集数据的. 容器监控的对象就是各个正在跑的容器本身的运行状况,而如果你想要监控在容器里面运行的服务的状况呢?这时候Cloud Insight 就可以帮到你了. 那么我们先

PCL：PCL可视化显示点云

(1):引用:仅仅是简单的显示点云,可以使用CloudViewer类.这个类非常简单易用.但要注意,它不是线程安全的.如果要用于多线程,还要参考PCLVisualizer. 需要注意的是,PointCloud的数据类型要和PCD文件中或者代码中的PointT一致! 并且:CloudViewer除了显示什么也不能干. 显示代码为: pcl::visualization::CloudViewer viewer ("Cluster viewer"); viewer.showCloud(col

在c++MFC下用PCL显示操作点云文件 MFC对话框显示操作PCL点云

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/13115873.html 第一步 下载PCL库  我的版本是1.8.1的 你都要MFC下跑PCL了 你不会不知道怎么下载吧 ( 不会吧  不会吧  不会有人真的不知道怎么下载吧...) 第二步 新建一个MFC对话框程序(这个不要人教的把 ) 打开VS2017 新建项目-MFC应用程序-基于对话框 第三步 配置PCL 点开属性管理器 debugx64下新建一个属性页命名PCL_ALLINONE 

用HTML编写阿里云

<!DOCTYPE html><html><head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <link rel="stylesheet" href="../css/reset.css"/> <link rel="stylesheet" href="

PCL 3维点云的模板匹配

Doc 来自PCL官方文档 http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/template_alignment.php#template-alignment #include <limits> #include <fstream> #include <vector> #include <Eigen/Core> #include <pcl/point_types.h> #include <

【原创】基于Docker的CaaS容器云平台架构设计及市场分析

基于Docker的CaaS容器云平台架构设计及市场分析 ---转载请注明出处,多谢!--- 1 项目背景---概述: “在移动互联网时代,企业需要寻找新的软件交付流程和IT架构,从而实现架构平台化,交付持续化,业务服务化. 容器将成为新一代应用的标准交付件,容器云将帮助企业用户构建研发流程和云平台基础设施.缩短应用向云端交付的周期,降低运营门槛.加速企业向互联网技术和业务的双转型. 容器云将对接各类代码托管库,实现自动化持续集成和DOCKER镜像构建,为新一代应用交付和开发运维一体化奠定了基础.

持续优化云原生体验，阿里云在Serverless容器与多云上的探索

近日,阿里云宣布推出Serverless Kubernetes服务此举意在降低容器技术的使用门槛.简化容器平台运维.并同时发布阿里云服务对Open Service Broker API标准支持,通过一致.简单.可扩展的接口,将各种类型开发服务便捷统一化地交付到Cloud Foundry.Kubernetes等云原生应用平台:轻松实现多云环境下应用开发,让用户更多关注自身业务创新. 不断演进的云计算 如今大家已经不再质疑“是否应该采用云计算”这个命题,更多的关注点则是“云计算将怎样进一步节省成本并

云原生之旅 - 2）Docker 容器化你的应用

前言 上文中我们用Golang写了一个HTTP server,本篇文章我们讲述如何容器化这个应用,为后续部署到kubernetes 做准备. 关键词:Docker, Containerization, Golang, 容器化, Docker Hub login, Container Registry, 容器仓库,云原生 Dockerfile 我们采用Docker分阶段构建方式来编写Dockerfile, 这种做法的最大好处就是缩小image的大小. 第一阶段构建如下,目的编译出我们的可执行二进制

OpenStack Newton：集虚拟化，裸金属和容器部署的统一云平台(转载)

2016-10-08木屐大数据在线 国庆长假第六天,OpenStack第十四版本Newton(牛顿?)发布,官方介绍中强调这是一个集虚拟化.裸金属和容器技术的一体化平台,可通过一套API来管理裸金属.虚拟机和容器编排框架,能管理所有部署形式的平台. 新版本都有哪些特性更新呢,笔者在官网上找到一段资料分享给大家: 向上向下向左向右(横向)的扩展性 Newton增强了跨平台跨地域的向上扩展,水平扩展和向下扩展能力. 这一版本进一步巩固了OpenStack普适于任意规模的云的优势.增强的部分包括Nov

PCL中的OpenNI点云获取框架(OpenNI Grabber Framework in PCL)

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

PCL点云分割（1）

点云分割是根据空间,几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云拥有相似的特征,点云的有效分割往往是许多应用的前提,例如逆向工作,CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割,然后才能更好的进行空洞修复曲面重建,特征描述和提取,进而进行基于3D内容的检索,组合重用等. 案例分析 用一组点云数据做简单的平面的分割: planar_segmentation.cpp #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #incl

PCL的PNG文件和计算点云重心

PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案.显然,这只能用有序的点云来完成,因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致.例如,如果你从一个传感器Kinect或Xtion的点云,你可以用这个来检索640x480 RGB图像匹配的点云. 就是将点云文件PCD保存成PNG文件,程序如下 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/png_io.h> int main(int argc, char** argv) { // 创建点云

PCL点云曲面重建（1）

在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分, (1)用最小二乘法对点云进行平滑处理 新建文件resampling.cpp #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

PCL点云特征描述与提取（3）

快速点特征直方图(FPFH)描述子 已知点云P中有n个点,那么它的点特征直方图(PFH)的理论计算复杂度是,其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量.对于实时应用或接近实时应用中,密集点云的点特征直方图(PFH)的计算,是一个主要的性能瓶颈.此处为PFH计算方式的简化形式,称为快速点特征直方图FPFH(Fast Point Feature Histograms) 为了简化直方图的特征计算,我们执行以下过程: 第一步,对于每一个查询点 ,计算这个点和它的邻域点之间的一个元组 (参考上一

PCL点云特征描述与提取（2）

点特征直方图(PFH)描述子 正如点特征表示法所示,表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法.虽然计算非常快速容易,但是无法获得太多信息,因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征.然而大部分场景中包含许多特征点,这些特征点有相同的或者非常相近的特征值,因此采用点特征表示法,其直接结果就减少了全局的特征信息.那么三维特征描述子中一位成员:点特征直方图(Point Feature Histograms),我们简称为PFH,从PCL实现的角度讨论其实施细节.PFH特征

PCL系列——怎样逐渐地配准一对点云

欢迎訪问 博客新址 PCL系列 PCL系列--读入PCD格式文件操作 PCL系列--将点云数据写入PCD格式文件 PCL系列--拼接两个点云 PCL系列--从深度图像(RangeImage)中提取NARF关键点 PCL系列--怎样可视化深度图像 PCL系列--怎样使用迭代近期点法(ICP)配准 PCL系列--怎样逐渐地配准一对点云 PCL系列--三维重构之泊松重构 PCL系列--三维重构之贪婪三角投影算法 PCL系列--三维重构之移动立方体算法 说明 通过本教程,我们将会学会: 怎样配准多个点云

K8S全栈容器服务如何助力企业云化创新？

容器编排管理平台Kubernetes在实践两年多后,市场主导地位被正式确定,随着首批认证服务商的宣布,围绕着容器的应用编排部署服务已然成熟,Kubernetes开始在商业场景为企业创造价值.华为云在Kubernetes领域是最早的践行者及实践者,是Kubernetes社区的初创成员以及白金会员,拥有1个SteeringCommittee席位和5个Maintainer席位,在Kubernetes社区贡献度全球排名第五,国内第一,并在2017年中国唯一获得了首届Kubernetes指导委员会席位,同

PCL点云库中的坐标系（CoordinateSystem）

博客转载自:https://blog.csdn.net/qq_33624918/article/details/80488590 引言 世上本没有坐标系,用的人多了,便定义了坐标系统用来定位.地理坐标系统用于定位地球上的位置,PCL点云库可视化窗口中的坐标系统用于定位其三维世界中的位置.本人刚开始接触学习PCL点云库,计算机图形学基础为零,以下内容基于自己的理解,如有错误,欢迎指出. 正文 首先介绍一下PCL点云库visualization模块中的PCLVisualizer类,它是PCL可视化3

云容器和安全性仍然是困扰IT人士的头号问题

[TechTarget中国原创] 容器和云安全仍然是IT领域中最热门的两个话题.下面就让我们来详细探讨一下吧. 云容器风靡一时是事出有因的.如Docker这样的容器能够提高应用的可移植性,并让企业用户能够更高效地使用IT资源.其结果就是,容器将在企业界得到进一步发展. “整个容器技术市场在云领域中实现了爆炸般的增长,”总部位于波士顿的云咨询公司云技术合作伙伴的高级副总裁David Linthicum在最近的一次播客中如是说.但是,虽然容器的好处良多,但是开发人员仍然在等待新技术来解决一些与容器相

阿里云开源 image-syncer 工具，容器镜像迁移同步的终极利器

为什么要做这个工具? 由于阿里云上的容器服务 ACK 在使用成本.运维成本.方便性.长期稳定性上大大超过公司自建自维护 Kubernets 集群,有不少公司纷纷想把之前自己维护 Kubernetes 负载迁移到阿里云 ACK 服务上.在迁移过程中,往往会碰到一个不大不小的坑:那就是怎么把已有的容器镜像平滑的迁移到阿里云镜像服务 ACR 上.这个问题看起来非常简单,如果只有三五个镜像,只要做一次 docker pull/docker push 就能完成,但实际生产中涉及到成千上百个镜像,几 T 的

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