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估计点云中的曲面法线

然而，由于我们获取的点云数据集代表真实表面上的一组点样本，因此有两种方法： 利用曲面网格划分技术，从获取的点云数据集中获取潜在面，然后从网格中计算曲面法线 使用近似法直接从点云数据集中推断曲面法线 本教程将针对后者...，即给定点云数据集，直接计算点云中每个点的曲面法线 理论入门 尽管存在许多不同的常规估计方法，但我们将在本教程中重点介绍的方法是最简单的方法之一，其公式如下。...其中k是点邻域点的数量，表示最近邻的三维质心，是协方差矩阵的第j个特征值，表示第j个特征向量。 使用PCL从一组点中估计协方差矩阵，代码示例： ?...通常，由于没有表示法向量符号的数学方式，因此通过主成分分析(PCA)计算出的法线方向是模糊的，并且在整个点云数据集上的方向并不一致。下图显示了在较大数据集厨房一部分环境中的两部分上的效果。...由于数据集是2.5D的，而且是从单一的角度获取的，因此在EGI中法线只会在球体的一半上出现。然而，由于方向不一致，它们分布在整个球面上。 ? 如果已知，那么可以很容易的解决这个问题。

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估计点云中的曲面法线

然而，由于我们获取的点云数据集代表真实表面上的一组点样本，因此有两种方法： 利用曲面网格划分技术，从获取的点云数据集中获取潜在面，然后从网格中计算曲面法线 使用近似法直接从点云数据集中推断曲面法线...本教程将针对后者，即给定点云数据集，直接计算点云中每个点的曲面法线 理论入门 尽管存在许多不同的常规估计方法，但我们将在本教程中重点介绍的方法是最简单的方法之一，其公式如下。...其中k是点邻域点的数量，表示最近邻的三维质心，是协方差矩阵的第j个特征值，表示第j个特征向量。 使用PCL从一组点中估计协方差矩阵，代码示例： ?...通常，由于没有表示法向量符号的数学方式，因此通过主成分分析(PCA)计算出的法线方向是模糊的，并且在整个点云数据集上的方向并不一致。下图显示了在较大数据集厨房一部分环境中的两部分上的效果。...由于数据集是2.5D的，而且是从单一的角度获取的，因此在EGI中法线只会在球体的一半上出现。然而，由于方向不一致，它们分布在整个球面上。 ? 如果已知，那么可以很容易的解决这个问题。

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关联分割点云中的实例和语义

迄今为止，很少讨论如何在这样一个信息丰富的3D场景中细分多样化元素。在本文中，我们首先介绍一个简单而灵活的框架，用于同时分割点云中的实例和语义。...具体来说，我们通过学习语义感知的点级实例嵌入，使实例分割从语义分割中受益。同时，将属于同一实例的点的语义特征融合在一起，以进行更准确的每点语义预测。...为了利用经典CNN的强大表现能力，首先将3D点云投影到[33,31,27,9]中的多视图渲染图像中，在其上可以应用精心设计的用于2D图像的CNN。但是在投影过程中，点云中的部分上下文信息被遗忘。...我们从语义特征中抽象语义感知（SA）并将其集成到实例特征中，从而产生语义感知实例特征。...除了大型真实场景基准测试S3DIS之外，我们还在ShapeNet零件数据集上评估我们的方法。此数据集包含16个类别的16,881个3D形状。从形状采样的每个点分配有50个不同部分中的一个。

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浅谈三维点云中的几何语义

然而，与2D图像相比，大多数点云是无组织的，在这种无组织的点云中，不存在相邻点之间的空间关系，并且无法通过行列索引数据。...点云处理的核心问题实际上从3D离散点和无序点中推断几何信息。点云的基本几何单位是点，点聚类为簇构成几何语义。几何语义分大致可以为两类：形状集和结构集。如图1所示。 ?...例如，在一些检测任务中，如LiDAR点云中的电线杆就可以利用线语义检测，如图2所示，像这类的文章还是很多的，处理一些简单分类问题还是可以的。...图3 部分工程实例展示 形状语义尽管在工程中应用中的效果不错，但有时也是力不从心（PS:发发中文还行，SCI用这些东西确实得费些功夫）。...例如，在计算机图形学领域里，法向量决定着曲面与光源的强弱处理的准确度，对于曲面上每个点的光源位置，其亮度取决于该点法向量的方向，在进行光照渲染时必须依赖于可靠的法线估计才能产生符合人眼习惯的效果；三维扫描仪获取的点云中不可避免的含有噪声

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使用 NVIDIA CUDA-Pointpillars 检测点云中的对象

点包含丰富的信息，包括三维坐标X、Y、Z；颜色; 分类值；强度值；和时间。点云主要来自各种 NVIDIA Jetson 用例中常用的激光雷达，例如自主机器、感知模块和 3D 建模。...NVIDIA开源CUDA PointPillars 什么是 CUDA-Pointpillars 在这篇文章中，我们介绍了 CUDA-Pointpillars，它可以检测点云中的对象。...为了从原生 OpenPCDet 导出 ONNX，我们修改了模型（图 4）。 您可以将整个 ONNX 文件分为以下几个部分： 输入：BEV 特征图、支柱坐标、参数。这些都是在预处理中生成的。...要获取当前目录中的 pointpillar.onnx 文件，请运行以下命令： $ python exporter.py --ckpt ./*.pth 性能 该表显示了测试环境和性能。...总结 在这篇文章中，我们向您展示了 CUDA-PointPillars 是什么以及如何使用它来检测点云中的对象。

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连接两个点云中的字段或数据形成新点云以及Opennni Grabber初识

（1）学习如何连接两个不同点云为一个点云，进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等，同时了解如何连接两个不同点云的字段（例如颜色 法线）这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样，...例如：点云A是N个点XYZ点，点云B是N个点的RGB点，则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrgb类型 新建文件concatenate_clouds.cpp CMakeLists.txt concatenate_clouds.cpp...* cloud_a.height); //总数 if (strcmp(argv[1], "-p") == 0) //判断是否为连接a+b=c(点云连接) { cloud_b.width...，仔细研究看一下就可以看出点云连接和字段间连接的区别，字段间连接是在行的基础后连接，而点云连接是在列的下方连接，最重要的就是要考虑维度问题，同时每个点云都有XYZ三个数据值 字段间连接： ?...//时间头文件 //类SimpleOpenNIProcessor 的回调函数，作为在获取数据时，对数据进行处理的回调函数的封装，在本例中并没有什么处理，只是实时的在标准输出设备打印处信息。

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从ERP实施失败中得到的一点体会

掌控全局、把握当下、发展业务、从董事会议厅到工厂仓库车间，企业信息管理系统正在发挥着不可或缺的作用。 　　...随着企业的发展和信息化技术的提升，传统ERP的敏捷性，适应变化性已经无法满足现在企业的要求，基于互联网发展云技术的ERP系统应运而生，所谓“云技术”，是指网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称...尽管从技能视点上来说云计算并不是完全新兴的产品，但仍有立异之处，尤其是个人或中小型企业。 　　...就拿库存来说，ERP系统中的数据与企业仓库库存的数据对接出现问题，企业在成产制造时会遇到损耗，损耗不可避免，但是如果损耗不记录，久而久之ERP与实际库存情况的不一致，差距数量巨大，恐怕就是库存管理员的责任了...要使ERP系统长期、可靠地运行，并达到预定（商家所宣传的、企业所期盼的）效果，企业的一切，诸如库存、生产、管理和决策的程序，特别是企业引导的认知和组织结构，都应该随着企业添加ＥＲＰ软件而改变管理的思想和方式

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EnforceNet：大规模室内稀疏LiDAR点云中的单目相机定位

作者：Yu Chen,Guan Wang 摘要：姿态估计是机器人应用的基本构建块，例如自动驾驶车辆，无人机和大规模增强现实。...对于那些应用程序进行大规模生产而言，这也是一个禁止因素，因为最先进的厘米级姿态估计通常需要长映射程序和昂贵的定位传感器，例如， LiDAR和高精度GPS / IMU等为了克服成本障碍，我们提出了一种基于神经网络的解决方案...，用于在具有可比厘米级精度的先前稀疏LiDAR图中定位消费者级RGB相机。...我们通过引入一种新颖的网络模块（我们称之为电阻模块）来实现它，以便更好地推广网络，更准确地预测并更快地收敛。 这些结果以我们在大型室内停车场场景中收集的几个数据集为基准。...我们计划打开社区的数据和代码，以加入推进这一领域的努力。

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计算两点间的距离、点到线的距离，判断一点是否在一个圆内、一点是否在一矩形内、两圆是否相交

、点到线的距离，判断一点是否在一个圆内、一点是否在一矩形内、两圆是否相交 日期：2013-06-20 */ #include #include #include..."homework16.h" double main(void) { //计算两点间的距离 printf("计算两点间的距离n"); printf("请输入两的坐标：（点的格式：x,y）...(point1,point2)); printf("n"); //计算点到线的距离 fflush(stdin); printf("nn计算点到线的距离n"); printf("请输入点的坐标...//计算一点是否在一个圆内 fflush(stdin); printf("nn计算一点是否在一个圆内n"); printf("请输入点的坐标：(x,y)"); scanf("%lf,%lf...stdin); printf("nn判断一点是否在一矩形内n"); printf("请输入点的坐标：(x,y)"); scanf("%lf,%lf",&point5.x,&point5.y);

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从嘿,今晚...谈消息安全传输中的技术点

黑客定理二：客户端的代码是不安全的，属于黑客本地范畴，能被逆向工程，任何客户端与服务端提前约定好的算法与密钥都是不安全的 结果：任何客户端的代码混淆，二进制化都只能提高黑客的破解门槛，本质是不安全的 改进方案...结果： 如黑客定理一，网上传输的内容是不安全的，于是乎，黑客能得到加密key=X 如黑客定理二，客户端和服务端提前约定的加密算法是不安全的，于是乎，黑客能得到加密算法 于是乎，黑客截取后续传递的密文，可以用对应的算法和密钥解密...改进方案：协商的密钥不能在网络上传递 四、再进阶阶段：客户端确定密钥，密钥不再传输 特点： 协商的密钥无需在网络传输 使用“具备用户特性的东西”作为加密密钥，例如：用户密码的散列值 一人一密，每个人的密钥不同...然后密钥加密消息，传输密文 服务端从db里获取这个“具备用户特性的东西”，解密 这么传输安全么？...六、总结 黑客定理一：网络上传递的数据是不安全的，属于黑客公共场所，能被截取 黑客定理二：客户端的代码是不安全的，属于黑客本地范畴，能被逆向工程，任何客户端与服务端提前约定好的算法与密钥都是不安全的

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类中的知识点

1.this 指针 在简单的程序中，类成员函数通常涉及一个对象，但是复杂时有可能涉及两个对象，这种情况就要用到指针。 多说无益，look!...3.类作用域 在类中定义的名称（如类数据成员名和类数据函数名）的作用域都为整个类，作用域为整个类的名称在该类中是可知的，在类外是不可知的，因此，不同类中使用相同的类成员名而不会引起冲突，大家懂我的意思吧...来看一种错误代码，是一种必须避免的错误，在创建对象前，将没有用于储值的空间，在我们印象中感觉是正确的，但是计算机并不买账。...但是我们有其他方法可以解决这个问题,比如枚举，c++中的static class Bakery { private: enum {Months = 12}; double costs[Months...介绍下栈的特征 1.可创建空栈 2.可将数据项添加到堆顶 3.可从栈顶删除数据项 4.可查看栈是否填满 5.可查看栈是否为空 typedef unsigned long Item;

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vue中this的知识点

this对于程序员来说不陌生，但是很多错误就跟this有关； 前端jser,this指向的是谁是一个老生常谈的问题。 教程上有很多区分方法，但当一个错误抛出来的时候恰好你正在学习阶段。...以为是自己书写的语法错误，其实不然。...是基础知识点掌握不牢固； ES5中 this总是代表它的直接调用者, 例如 obj.func ,那么func中的this就是obj 在默认情况(非严格模式下,未使用 'use strict'),没找到直接调用者...,则this指的是 window 在严格模式下,没有直接调用者的函数中的this是 undefined 使用call,apply,bind(ES5新增)绑定的,this指的是 绑定的对象 一句话：该函数被调用的对象...ES6中： 箭头函数中的this是定义时的对象； 默认指向在定义它时,它所处的对象(宿主对象),而不是执行时的对象 getData() { var urls =

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3D点云中高效的多分辨率平面分割方法

为了提高效率，本文从粗到精的 3D 分辨率中迭代处理大点云，在每个分辨率下，快速提取表面法线来描述表面元素（面元），将无法与来自较粗分辨率的平面关联的面元分组为具有霍夫变换的共面簇。...我们检测局部最大值方向直方图，以便找到平行面元的簇。 在第二阶段，我们从平行面元簇中确定共面面元。每个面元投票决定平面到坐标系原点（例如，视点）的距离。...图3 3、分割成连通域 霍夫变换不考虑面元的空间连通性。因此，我们从共面元组中提取连通分量。图 4 举例说明了这一点。我们在对应于面元的霍夫空间最大值的平面上覆盖一个网格。...我们测试面元方向和位置是否适合每个平面段，以及它是否位于其连接组件的边界内或边界处。 最终，我们还调整了连接的组件。为此，我们根据新的分辨率增加了占用图的采样率。...这个问题可以通过在不同的离散化中重新处理未分段的部分来解决。 图6 总结与展望 本文，我们提出了一种从 3D 点云中提取平面的有效方法。

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17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……

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。

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丘比特的箭（点是否在面内）- HDU 1756

对于点A是否在多边形P内的判定， 一般有两种方法：射线法和转角法。 这里介绍一下射线法。...射线法：从点A出发作一条射线，计算这条射线与多边形P的边的交点数量N，如果N为奇数，则点A在多边形P内，否则在P外部。...射线法中这条射线是任意方向的，一般在编程的时候选取从A出发往X坐标轴正方向的一条射线X。 ?...（红心点为A，右边有3个点，说明在多边形内部） 射线法的原理：直线不可能从内部再次进入多边形，或从外部再次穿出多边形，即连续两次穿越边界的情况必然成对（大概就是这个意思，不是严格证明）。...-1 : 1; } //判断点Q是否在P1和P2的线段上 bool is_in_line(Point P1, Point P2, Point Q) { return dcmp((P1 - Q)

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iOS一点点 - Swift 标准库中的 String

但是 Unicode 可以表示的字符很多，一个字节表示不完。于是要用更多字节表示一个字符，但 ASCII 中 ABCD 这些字符只要一个字节就够了，在这里也要统一用多个字节就会造成浪费。...实际上不止是 “A” ，UTF-8 是兼容 ASCII 的，所有 ASCII 内的字符的在 UTF-8 和 ASCII 中的表示都一样，也即都是占一个字节 另一个有趣的细节。。。...从它们占用了 4 个字节而不是 ASCII 的 1 字节这里也可以看出来区别 表示 “A” 只用一个字节，表示 “??” 却用了足足八个字节。...这就破坏了上表中字节和字符一一对应的关系，数据结构中的第 n 位和字符串的第 n 个字符之间的对应关系没了。...（姑且先这么说吧） String 中要定位、切分字符串，需要使用 String.Index 对象提供的一系列方法，它们会确保操作以字符为单位进行，不会出现让你把一个多字节字符砍成两半的问题： // successor

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点云配准任务中的点特征与一般点特征的区别在哪里？

为了实现这个目的，本工作提出从输入的两个点云出发，利用这两个点云之间的交互进一步调整点特征学习，使得到的点特征表示源于同时感知到当前点云和另一个需要配对的点云，从而追求正确的匹配点的可匹配性的提升。...前者用于跨两个点云的点对之间的信息交互，从而使一个点云中的点特征与另一个点云中的相似点特征能够相互感知。后者用于根据两个点云的全局交互信息调整每个点特征，因此一个点云具有对另一个点云的全局感知。...因此在图3中，类型 1 对特征空间中的关系进行了更全面的建模，而类型 2 比类型 1 更清楚地将消息从另一个点云传递到中心节点。...全局交互特征：为了将交叉矩阵中包含的信息投影到每个点特征中，我们将源点云特征乘以交叉矩阵 ，同时目标点云特征乘以转置交叉矩阵 。...这里， 提取给定输入的K个最大元素的索引。 是从原始点云中选择的关键点集。 和 表示相应的关键点特征集。

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揭秘PhotoShop中的点与像素

我们今天一起来揭秘点(pt)与像素(px) “点”和“像素”的关系 px = pt * DPI / 72 换句话说，在72dpi的分辨率情况下（72dpi也是网站设计中最常见的分辨率），pt（点）与px...而前端攻城狮，通常并不会对自己的PS做首选项设置（通俗的说，就是设计师的设计文件中，字体以px为单位，而攻城狮使用PS打开文件的时候，默认字体以pt为单位。...如何改变PS的文字度量单位（点或像素） 改变PS的文字度量单位（点或像素），将点改成像素，会更有利于我们进行页面的制作，能够更直观的查看每个文字的字体大小（无论哪种分辨率下）。...选择菜单中的“编辑”——>“首选项”——>“单位与标尺” 然后将文字的单位选择为“像素”即可 此时原有的点会被换算为字体像素大小哦~！如图： 改变单位之前（单位使用点-pt时） ?...改变首选项中的默认字体单位 ? 改变首选项之后（文字字体单位为px） ? 本文章内容小编：HTML5学堂-利利。耗时3h~

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