Q: 如何确定多边形点序是顺时针还是逆时针呢？ A: 对于凸多边形，可以方便的用多边形面积的符号得到点序。...常见的凸多边形有：矩形、三角形等。...[凸多边形与凹多边形] [自相交多边形(self-intersecting polygon)] 图片来源自wiki 带符号的凸多边形面积 以点序(x1,y1), (x2, y2)..., (xn, yn...)为顶点的带符号的凸多边形面积定义为： [其中，|*|是矩阵行列式] 展开可写为： [l9ai1628ct.png] 由面积符号确定点序 需要注意的是，点序（顺时针、逆时针）是与坐标系相关的。...，需要先调整统一调整标注的点和点序，如左上角为1点，顺时针排列其他点。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一：什么是点云数据 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。...这些设备用自动化的方式测量在物体表面的大量的点的信息，然后用某种数据文件输出点云数据。这些点云数据就是扫描设备所采集到的。...当点云可以直接被描绘和观察时，通常点云本身不能直接用于3D应用，因此一般通过表面重建的方法将它转换为多边形或三角形等网状模型，NURBS曲面模型(曲线曲面的非均匀有理B样条模型)和CAD模型。...这里有很多技术应用在将点云转换为3D表面的过程中。 四：点云数据的格式 点云数据是3D激光雷达扫描仪的基本输出。...除此之外，一些其他的公式也有开发点云数据处理软件。通过输出的是XYZ文件格式的点云数据，来自任何扫描设备的点云数据可以被任何点云数据处理软件所分析。
MaterialDesignPaper}" FontFamily="Microsoft YaHei Light" Name="RootWindow" Title="PCL点云数据...Grid.Column="0" Style="{StaticResource MaterialDesignFilledTextBox}" materialDesign:HintAssist.Hint="点云数据文件
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。...从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。...应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。...以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。...包括深度学习在点云处理中的应用、点云物体检测、点云语义分割，自动驾驶中的点云处理等等。
vispy 显示 kitti 点云数据 （感谢前辈）转自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/74181054 评价：vispy显示三维点云数据很流畅，但是显示的点好像有点失真的感觉...vispy.scene.SceneCanvas(keys='interactive', show=True) view = canvas.central_widget.add_view() # # generate data 使用随机数据的话把这块反注释掉...visuals.Markers() # scatter.set_data(pos, edge_color=None, face_color=(1, 1, 1, .5), size=5) # 使用 kitti 数据...= 1: vispy.app.run() 效果如如下，比pcl 显示效果略微差点，但是十多万个点滚动也很流畅： ?
因此，本文将重点介绍5种前沿的点云分割网络，包括PointNet/PointNet++、PCT、Cylinder以及JSNet网络，最后介绍5中常用的点云分割数据集。...常用的点云分割数据集主要有如下几个： 5.1 Semantic3D 经典的大型室外场景点云分割数据集，由激光雷达扫描周围场景得到。...Semantic3D提供了一个带有大标签的自然场景的3D点云数据集，总计超过40亿个点，8个类别标签。 数据集包含了各种城市和乡村场景，如农场，市政厅，运动场，城堡和广场。...而基于深度学习的点云分割网络较好地解决了上述问题，本文重点介绍了几种前沿的点云分割网络，包括PointNet/PointNet++、PCT、Cylinder以及JSNet网络，并介绍了5种常用的点云分割数据集...读者在应用深度学习进行点云分割或设计点云分割网络时，要根据自身需求和实际工况，有针对地选择合适的点云分割网络和数据集。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
概述 最近有个需求就是求多个点的外包多边形，看了下turf.js可以实现，在此记录分享一下。...实现后效果 实现 可以通过两种方式实现：turf.convex和turf.tin，turf.convex可直接计算结果，turf.tin稍微麻烦一点，先创建不规则三角网，再通过turf.union合并得到结果
对于点云处理而言，最简单也逃不过的就是点云转换了，我们就从点云转换开始，来一步步完成点云加速的学习。点云基础转换是3D点云处理中的一个重要步骤。...该函数会在每个线程索引小于点云数的情况下，通过矩阵乘法将输入的点云数据进行转换，并将转换后的数据存储到原始的点云数据中。...接着，该函数将变换矩阵数据从主机复制到设备，并为点云数据和变换矩阵数据分配了设备内存。然后，调用了上述的cudaTransformPoints的函数，将变换应用于点云。...最后，该函数将变换后的点云数据从设备复制到主机，并释放了设备内存。该函数的返回值为布尔值，表示变换是否成功。...Thrust代码完成加速 这段代码实现了一个基于Thrust算法库的点云变换函数TransformPointCloud。该函数接受一个变换矩阵和一个原始的点云数据，返回经过变换后的点云数据。
作者 | 汪逢生 编辑 | 赵晏浠 论文题目 Surface Representation for Point Clouds 论文摘要 多数先前的工作通过坐标表示点云的形状。...然而，直接利用坐标描述局部几何是不充分的。在本文中，作者提出了 RepSurf（representative surface），这是一种新颖的点云表示，显式的描述了非常局部的点云结构。...作者在表面重建后通过预定义的几何先验计算 RepSurf 的表征。RepSurf 可以成为绝大多数点云模型的即插即用模块，这要归功于它与无规则点集的自由协作。...在只有0.008M参数数量、0.04G FLOPs 和 1.12ms推理时间的增的情况下，作者的方法在分类数据集 ModelNet40 上达到 94.7% (+0.5%)，在 ScanObjectNN...对于检测任务，作者的 RepSurf 应用于最先进的检测器，并在 ScanNetV2 上达到71.2% (+2.1%) mAP25、54.8% (+2.0%) mAP50 和在 SUN RGB-D数据集上
这应该是做点云数据最初大家用最多的数据集，其中包含最开始做配准的Bunny、Happy Buddha、Dragon等模型。...4 Large-Scale Point Cloud Classification Benchmark（大规模点云分类基准） 链接：http://www.semantic3d.net/ 这个数据库是做大规模点云分类的...，提供了一个大的自然场景标记的3D点云数据集，总计超过40亿点。...在该数据库中，对整个3D点云进行分割和分类，即每个点包含一个标签和一个类。因此，对检测-分割-分类方法进行逐点评估成为可能。...KIT的无人车平台采集的大量城市环境的点云数据集（KITTI），这个数据集不仅有雷达、图像、GPS、INS的数据，而且有经过人工标记的分割跟踪结果，可以用来客观的评价大范围三维建模和精细分类的效果和性能
欧盟、日本也都成立了专门的云计算组织管理架构，推动云计算战略布局。 除了提供税收优惠政策外，各国公共财政对云计算领域的投资毫不吝啬。...在云计算的财政资金安排中，还频现各国政府对云计算服务的采购大手笔。...300多个城市制定了有关智慧城市的战略规划；在框定了云计算服务平台建设、基于云计算平台的大数据服务、云计算和大数据解决方案及推广项目3个国家未来重点扶持领域的基础上，工信部启动了针对云计算的“十三五”规划...目前许多地方重建设，轻应用，集中表现为各地大量的数据中心竞赛式上马，但相关软件与应用服务能力薄弱，“云资源”的利用率不高。...须知，云计算不是数据驱动和技术驱动，而是应用驱动，如果没有或不能满足需求，再大的云数据中心或者再华丽的技术设施也徒有虚名。
： 伍斯特理工学院 论文名称：Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space 原文作者：Yecheng Lyu 内容提要 与文献中通过定制的卷积算子捕捉...3D点云的局部模式不同，在本文中，我们研究了如何有效、高效地将这些点云投影到二维图像空间中，使传统的二维卷积神经网络（CNN）（例如U-Net）可用于分割。...为此，我们的目的是绘制图，并将其重新规划为一个整数变成问题，以学习每个单个点云的topology-preserving图到网格映射。为了在实际应用中加快计算速度，本文进一步提出了一种新的分层近似算法。...借助从点云构建图的Delaunay三角剖分法和用于分割的多尺度U-Net，我们分别在ShapeNet和PartNet上展示了最先进的性能，与其他优秀算法相比有显著的改进。...论文主要实现： （1）从点云构造图。 （2）使用图形绘图将图形投影到图像中。 （3）使用U-Net分割点。 主要框架及实验结果 ? ?
我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。...但是，现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且，在稠密的点云数据帧中，如果对所有点云都进行处理，将会带来巨大的计算和内存压力。...但是，本方法的不足也十分明显。正是由于它将关键点的检测定义在三维点云点特征上，因此，在检测关键点时，需要对输入点云的所有点都提取相应的点特征。...最后，我们的方法在3DMatch和KITTI数据集上进行了评估，在室内和室外场景中都取得了最先进的结果，并在ETH数据集上显示了其强大的泛化能力。...给定一对部分重叠的点云碎片P和Q，以及一个包括n对对应3D点的集合。
三维目标检测常用数据模态为图像和点云，图像可直接作为 CNN 的输入，由于点云的稀疏性和不规则性，二维检测中研究成熟的 CNN 不能直接用于处理点云，并且点云的表示形式直接影响模型的性能。...因此，本节介绍点云数据的表示形式。目前，常用的表示方式主要有 3 种：点表示形式、体素表示形式、图表示形式。 01 点表示形式 点云是指获取物体表面每个采样点的空间坐标形成的点的集合。...用于三维目标检测的点云通常由激光雷达扫描得来，包含点的三维坐标、强度等信息，数据表示形式如图 1 所示。...点表示方法因为使用最原始的点云数据，保留最丰富细致的信息，在所有方法中输入信息损失最小。但是，点表示方法需要处理的数据量较大，运行速度较慢，并且一般使用多层感知器，感知能力较差。...▲ 图 1 点云数据示意图 02 体素表示形式 体素是体积元素的简称，是数字数据在三维空间分割上的最小单位，类似于二维空间的最小单位像素，数据表示形式如图2所示。
在【点云备忘录】这个系列中，将用录屏+讲解的形式记录一些点云学习过程中对于代码和文章的理解，也会分享一些有用的技能。 视频中所涉及的代码已上传到到github，感兴趣的同学可下载尝试。...https://github.com/liminle/point-cloud-lectern-memos 第一期简单讲解两个典型的点云可视化代码，这两个代码的适用性很广，几乎适应于各种点云研究任务（分类...1.点云的可视化系统来看的话，大致包括下列四类： 不带标签的点云可视化 （适用于modelnet等数据集） 带语义信息标签的点云可视化 （适用于semantic3d等） 带包围框标签的点云可视化（kitti...检测、跟踪） 带包围框标签的点云投影可视化（本次未涉及） 2.具体实现方法 matlab python C++ CloudCompare/meshlab软件 这次视频中展示的是python的代码，主要调用了...mayavi用来进行三维数据可视化很好的工具，中国大学mooc网上有一门“python三维数据可视化”的公开课程中就讲解了mayavi的用法，感兴趣的同学可以去学习。
前言 不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此，在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前，需要对点云数据进行一些处理。...目前采用的方式主要有两种： 1、将点云数据投影到二维平面。此种方式不直接处理三维的点云数据，而是先将点云投影到某些特定视角再处理，如前视视角和鸟瞰视角。同时，也可以融合使用来自相机的图像信息。...通过将这些不同视角的数据相结合，来实现点云数据的认知任务。比较典型的算法有MV3D和AVOD。 2、将点云数据划分到有空间依赖关系的voxel。...不同于以上两种方法对点云数据先预处理再使用的方式，PointNet系列论文提出了直接在点云数据上应用深度学习模型的方法。...：点云数据是一个集合，对数据的顺序是不敏感的。
混合云架构融合了私有云和公有云，如何部署混合云已经成为IT圈里面最热门的话题之一。大部分数据中心团队都发现这种架构在技术上具有极大的挑战，这些挑战主要源于各种工具的不成熟和云产品的快速发展。...迁移TB级别的数据需要很长时间，尤其是当即启即用的公有云计算实例需要访问私有云上的大批数据时，我们遇到过很多麻烦。 云数据传输慢的主要原因在于网络带宽。我们目前没有足够的带宽支持快速的云数据传输。...这个限制使我们在需要云爆发(负载超过私有云极限)时不能及时将数据拷贝到用于扩展的云资源上，成为混合云使用的一大难点。...这种部署方式使数据离公有云更近，公有云可通过10GbE或40GbE局域网快速访问数据，但私有云端访问数据速度将受制于较慢的WAN连接。...数据安全问题 将私有云的部分或者全部都迁移到拥有良好网络的主机托管环境中，能极大地解决混合云架构的性能问题。为了实现这种迁移，首先需要保证数据安全性。
在杂乱的三维场景中提取水平面是许多机器人应用的基本步骤。针对一般平面分割方法在这一问题上的局限性，我们提出了一种新的平面提取的算法，它能够在杂乱的有序点云或者是无序点云数据中高效的提取平面。...对真实场景和合成场景的定性和定量评估表明，我们的方法在对有噪声的点云数据的处理的鲁棒性、准确性和效率方面优于几种最新的方法。...并且该算法已经在github 开源：https://github.com/DrawZeroPoint/hope ●主要贡献 （1）根据三维点云采集设备定向的角度对点云数据进行变换从而简化水平面提取的过程...，提供了快速且稳健的点云聚类和分割以及识别的方法。...充分利用采集点云数据的方向信息，并简化包括下采样，点云聚类，细化，和结果识别，算法在第一阶段使用了传感器方向的先验知识将源点云转换为参考点云，其z轴指向上方。
现在应用广泛的原始数据获取手段主要是无人机航飞、RTK实测、激光点云扫描等方法，在实际的应用过程中也都各有利弊。...02、基于RTK-SLAM点云数据获取 设备介绍 SR-RL8是一款适用于多场景、大空间的三维信息数据获取设备，基于RTK-SLAM技术，在利用SLAM技术获得空间三维信息的同时，将RTK控制点自动引入到...设备优势 Ø 外业数据采集速度极快，精度极高，通过稳定的SLAM算法，可快速获取高精度的点云数据； Ø 激光扫描仪360度旋转扫描，点密度为64万点/秒，能够覆盖全部空间，相比固定式激光扫描仪，移动式没有缺扫漏扫的问题...； Ø 点云坐标可自动转换到CGCS2000坐标、WGS84坐标或当地坐标等，无需通过导入人工控制点的方式转换坐标； Ø 内业点云解算时间短，自动化程度高，无需人工干预，短时间便能获得配准好的点云数据；...03、BIM模型重建 首先将获取的点云数据转换为点云项目或点云项目的索引格式插入Revit软件中作为模型建立的真实参照。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...CPD算法 一、算法原理 1、主要函数 2、参考文献 二、代码实现 三、结果展示 一、算法原理 [1] 点集配准—CPD(Coherent Point Drift) [2] 点集配准技术（ICP
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