我使用的是pcl的方法，它工作得很好。我按照教程中的描述使用它。但我并不完全理解RANSAC算法是如何工作的。使用FPFH计算特征。据我所知，该算法从输入云和目标云中提取随机特征，并将输入云投影到目标云上的计算姿态上。然后计算一个consensus set，并在一些迭代之后采取具有最大consensus set的姿势。但是这些特征</em
浏览 108提问于2020-02-23得票数 0
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您好，我正在尝试通过python中的3d网格计算主轴的向量(使用open3d库与网格交互)。我已经使用泊松分布( numpy数组中的1000个点)将网格转换为点云，并考虑使用scikit learn及其PCA功能来尝试获取该向量的值。通过谷歌搜索，我认为我是在正确的轨道上，但对如何使用PCA函数来获得我想要的东西知之甚少。 我认为我需要从点云及其伴随的特征向量中提取最大的<
浏览 18提问于2020-10-30得票数 0
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MATLAB中的特征值
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在MATLAB中，当我对对称矩阵运行[V,D] = eig(a)命令时，最大的特征值(及其关联的向量)位于最后一列。但是，当我使用非对称矩阵运行它时，最大的特征值在第一列。我正在尝试计算特征向量中心性，这需要我计算与最大特征值相关的特征向量。因此，最大的特征值出现在两个不同的
浏览 2提问于2010-07-20得票数 9
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我目前正在阅读这篇文章，其中原始的点云坐标正在经历两种转换，输入转换和特征转换，转换本身由一个迷你点网和一个矩阵乘法组成，输入转换将其转换为nx3向量，而特征转换将其转换为nx64向量。然而，这两个转换在结构上本质上是相同的(tnet X matrixmultiply)，那么我们怎么能说第一个转换转换输入，第二个转换作用于特征呢？
浏览 1提问于2018-05-29得票数 1
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将图像对准点云
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我的目标是在点云上覆盖一张照片，这样测量就可以在图像上进行，而不是在点云上(注意：)实际测量仍将在点云上进行。图像覆盖作为指南，因此需要对齐)。为了对齐照片，我使用 -主要用于平移和旋转。使用视图字段参数来调整图像应该显示的距离/距离。
带有图像覆盖的点云
所获得的结果中的照片看起来大致一致，但需要调整。I没有的内容如下：
图像中的深度信息(图像不是立体对
浏览 5提问于2021-11-04得票数 3
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密集SIFT后的场景重建
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我正在使用MATLAB中的vl_dsift来计算一对立体图像中的密集SIFT特征。特征对应似乎或多或少是正确的，但当我对我的3D云进行三角测量时，也就是说所有的点都有相同的深度，这对于我的场景是不正确的，当我使用vl_sift时也不会发生这种情况。我的代码如下：
[fL, dL] = vl_dsift(frameLeftGray,'step',10,'
浏览 2提问于2016-11-04得票数 2
我需要计算矩阵的最大和最小特征值的比率，据我所知，这就是所谓的“条件数”。我已经找到了计算矩阵条件数的numpy.linalg.cond，但是我想知道这是否真的对应于最大和最小特征值之间的比率。
浏览 2提问于2015-04-03得票数 1
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如何合并不同大小的点云集群
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我正在使用PCL处理三维点云。我使用快速点特征直方图(FPFH)作为描述符，它对于单个点是33维的。在我的工作中，我想使用FPFH对点云数据进行聚类，其中聚类定义了此功能。然而，如果我计算一个包含200个点的集群的FPFH，而不是集群中每个点的特征向量是200x33，我就会感到困惑。由于两个集群将具有不同的大小，因此我不能使用上述大小的特征向量。我的</e
浏览 2提问于2015-07-24得票数 1
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对于我正在从事的项目，我已经成功地对道路图像数据执行了SFM过程，并且能够生成一个包含点云坐标(X、Y、Z)、RGB值和法线(nx、ny、nz)的.ply文件。现在，我感兴趣的是从数据中计算每一点的曲率值。我遇到过，但据说只有当X、Y和Z是2D数组时，实现才能工作。
如果路面非常粗糙，高斯曲线和平均曲率是否适用？给出了尺寸NX3的(X，Y，Z)坐标数据和尺寸NX3的(nx，ny，nz)正态数据，如何求出曲率？Python中有当前的实现
浏览 8提问于2017-02-27得票数 1
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我想写一个简单的程序(用C)使用Lanczos算法。我遇到了一个Matlab示例，它帮助我更深入地理解了算法，但是从这段代码中我找不到获得特征值和特征向量的方法。有没有人可以指导我从这个例子中得到特征值，这样我就可以理解这个方法，然后用C语言编写代码？
浏览 5提问于2013-01-11得票数 3
我遇到了一个关于计算线性代数的话题，它讨论了计算特征值的迭代算法。我使用幂法，它是一种迭代算法，它将向量序列收敛到最大特征值。幂法的一个应用是拉里·佩奇和谢尔盖·布林开发的著名的PageRank算法。该算法的整个概念是对应于系统Gv=v的最大特征值的特征向量问题，其中G是D1矩阵。这种特征向量可以用幂法求出。有
浏览 0提问于2021-08-17得票数 1
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在Python中，我通过eig()计算了数据矩阵eig()的特征向量和特征值。我希望找到数据的前2位主组件 (U = u1 u2)。我知道前两个分量是对应于两个最大特征值的两个特征向量，但我不知道如何用手头的数据(特征值、特征向量和X)来计算这些信息。计算的特征向量和特征值：
Eigenve
浏览 0提问于2018-10-07得票数 0
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目前我使用的是PCL 1.8.0，我们有一个板的样本云数据，其中有一些组件安装在板上，在实际的板上几厘米以上。
这是包含集群和特征数据的云数据。通过使用欧几里得聚类提取，我能够从样本数据中获得聚类计数和聚类形状，这些聚类根据聚类数据和形状保存到不同的PCD中，如下所示。现在，如果你在上面的图像中观察到，根据我的要求，我们只得到了集群的外部边界，我想要将集群的整个外部边界和内部特征写
浏览 1提问于2016-11-10得票数 0
我希望将点云数据(.pcd、.ply文件)与一个或多个点云数据进行比较，并希望得到类似的点或补丁。所以我想知道该用哪种技术或算法？
浏览 1提问于2015-04-26得票数 1
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云计算中的DDoS攻击与基础设施中的传统网络有什么区别吗？我的博士研究是关于建立一个模型来检测云环境中的DDoS。因此，我采用了分类方法。在我的方法中，我用传统的网络基础结构数据集训练了天真的基分类器，并在云数据集上进行了测试。但是分类器对某种DDoS攻击进行了错误分类。例如，非云
浏览 0提问于2017-09-11得票数 0
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对于推荐系统，我使用余弦相似来计算项目之间的相似性。然而，对于有少量数据的项目，我想将它们放入一个共同的“平均”类别(一般不是数学意义上的)。为了实现这一点，我目前正在尝试创建一个合成观测来表示道路中点的位置。因此，例如，如果这些是我的观察(行是观察，cols是特性)： [1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0
浏览 0提问于2014-07-01得票数 10
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如果我们看一下由NIST制定的云计算定义，那么云的一部分基本特征就是。这也适用于这个网站上的其他问题和回答，它总是云和现场。然而，在同一篇文章中，对私有云的描述说：
。。它可能存在于场外.但是，一个私有的云怎么可能既在现场又在云端呢？这个NIST定义是我在其他研究论文和中看到的云计算定义的基础，所以直到今天，它似乎是非常相关和被接受的<
浏览 14提问于2021-02-13得票数 0
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