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三种主流深度相机介绍

深度相机又称之为3D相机,顾名思义,就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离,这也是与普通摄像头最大的区别。

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3D 特征点概述(1)

本文主要总结PCL中3D特征点的相关内容,该部分内容在PCL库中都是已经集成的在pcl_feature模块中,该模块包含用于点云数据进行3D特征估计的数据...

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面向对象的泛在点云分析:方法,软件与应用

本文是来自溪流之海洋人生公众号。如有补充请大家积极留言,并且希望大家能够在阅读论文或者有推荐的论文或者开源代码,只要和点云相关,都可以留言给群主,如果有必要将会...

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PointNet分享_1

这类方法首先在三维形状上提取手工特征, 进而将这些特征作为深度神经网络的输入,用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度...

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deep learning paper

Some high-light papers are selected just for reference, most of them are associa...

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Structure-from-Motion Revisited

“Structure-from-Motion Revisited”——从运动中恢复结构“

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PointNet:三维点云分割与分类的深度学习

本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解,PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络,它很好地体现了输入点云的序列不变性。

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多帧数据融合思路

A、如何获取你的点云数据(使用什么设备,查找相应设备的介绍,设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等,采用无标记点融合,或标记点融合;要考虑多帧数据之...

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PCL中的区域生长分割(region growing segmentation)

首先注意一点,这里是region growing segmentation,不是color-based region growing segmentation.

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windows下编译pcl-master源码(带GPU)

1.http://pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows.php#compi...

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ICP算法改进--基于曲率特征

算法步骤:利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率;根据曲率确定特征点集;根据方向矢量调整对应关系,从而减少ICP算法的搜索量,提高效率。

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Structure from Motion 综述

Structure from Motion(SfM)是一个估计相机参数及三维点位置的问题。SfM方法可以分为增量式(incremental/sequential...

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PCL中SHOT1344描述子

点云公众号开启了第二期的学习模式,由博主统筹任务,群成员自由选择选择的研究任务。半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大...

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使用深度学习的三维点云分类的介绍

在过去的这些年里,对二维图像已经有了大量深入的研究,并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素:

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点云深度学习的3D场景理解(上)

本文主要是关于 pointNet,pointNet++,frustum point 的一些整理和总结,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如...

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PCL中Kd树理论

 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:范围搜索和最近邻搜索)。

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实时稀疏点云分割

在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中,在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象,在...

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点云深度学习系列五: RSNet

初始n*d的点云,首先经过输入特征提取块(3卷积层,每层64个1*1滤波器),输出n*din大小的特征Fin;通过x、y、z三个方向的切片池化层将无...

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点云深度学习系列四: SGPN

实例分割:实例分割是物体检测+语义分割的综合体。相对物体检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割可以标注出图上同一物体的不同个体(羊1,...

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点云深度学习系列三: SPLATNet

(原文:Fast high-dimensional filtering using the permutohedral lattice下述文字参考了https:...

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