在众多存储点云的文件格式中，有些格式是为点云数据“量身打造”的，也有一些文件格式（如计算机图形学和计算机和学领域的3D模型或通讯数据文件）具备表示和存储点云的能力，应用于点云信息的存储。本文将这些文件格式一并视为“点云存储文件格式”。
由于项目涉及点云目标识别和定位等相关内容，因此开始接触基于PCL的三维点云处理。对于PCL，官方解释是：PCL（Point Cloud Library，点云库）是吸收了前人点云相关研究的基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。本系列文章主要记录关于PCL点云库的学习过程。
（1）class pcl::FIleReader：定义了PCD文件的读取接口，主要用作其他读取类的父类 pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类
点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。不经如此，除（X,Y,Z）代表的几何位置信息之外，点云数据还可以表示一个点的RGB颜色，灰度值，深度，分割结果等。
本文来自于2020年10月12日至2020年10月16日在线上举办的第132次MPEG会议新闻稿。
记录关于我们运行roslaunch openni_launch openni.launch 命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理，只有知道它们的数据结构，才能很好的对数据进行处理，我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型，比如下面这些话题是我们经常使用的 /camera/depth/image /camera/depth/image_raw /camera/depth/points /camera/ir/image_raw /camera/rgb/image_color /camera/rgb/image_raw
Draco 由谷歌 Chrome 媒体团队设计，旨在大幅加速 3D 数据的编码、传输和解码。因为研发团队的 Chrome 背景，这个开源算法的首要应用对象是浏览器。但既然谷歌把它开源，现在全世界的开发者可以去探索 Draco 在其他场景的应用，比如说非网页端。目前，谷歌提供了它的两个版本： JavaScript 和 C++。
第81届JPEG会议在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华举行，会议对下一代图像编码标准（称为JPEG XL）的提案征集的回应进行了大量工作，预计将提供解决方案用于提高质量和灵活性的图像格式，具有更好的压缩效率。征求建议书回复的初步评估证实了不同各方对此活动的兴趣以及质量和压缩效率的演变，这将由未来的标准提供。
以激光扫描为代表的主动采集装备在易操作性、机动灵活性、智能化、高效化等方面日益成熟，利用三维成像技术采集密集点的空间坐标、色彩纹理和反射强度等信息，可高保真且快速重建被测目标的三维实体，在工程测量、生物医学、智慧城市、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等科学与工程研究中发挥十分重要的作用[1-4]。
三维点云为物理世界精细数字化提供了高精度的三维表达方式，广泛应用于三维建模、智慧城市、自主导航系统、增强现实等领域。然而点云的数据海量、非结构化、密度不均等特点给点云的存储和传输带来了巨大挑战，因此在有限的存储空间容量和网络传输带宽中实现低比特率、低失真率的点云压缩具有重要的理论意义和实用价值。
接着“MPEG标准概览”，本文将继续简要介绍其余11个MPEG标准，包括那些仍在开发中的标准。图中黄色部分表示近几年没有对该部分开展的工作。
Rhino软件是一款专业的三维建模软件，具有多样化的创意工具和高效实用的操作方式，广泛应用于建筑、工业设计、产品设计等领域。本文将介绍Rhino软件的特色功能和使用方法，并结合实例来说明软件在实际应用中的具体操作流程。
GIS数据有很多种分类方式，按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据，还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式，也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
继年初推出的DALL-E 2用天才画笔惊艳所有人之后，周二OpenAI发布了最新的图像生成模型「POINT-E」，它可通过文本直接生成3D模型。
文章：Annotation Tool and Urban Dataset for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。
ReCap Pro 2019是Autodesk公司开发的一款专业的三维建模和扫描数据转换软件。它的优势在于迅速而准确地创建精细的三维现实世界模型，能够从现实世界的 3D 扫描数据、照片或激光扫描点云数据，快速生成准确的 3D 模型和视觉效果。此外，该软件提供完整的功能以整合和可视化扫描数据，大大提高了工作效率，是一个十分强大的工具。
上一篇里，树先生教大家利用 ChatGLM-6B + langchain 实现个人专属知识库，实际运行下来，发现2个问题：
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
文章：High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
MPEG主席Leonardo近日描述了MPEG未来几个月或几年的主要活动和准备交付的标准进展。本帖子内容翻译自其博客文章: Life inside MPEG, (http://blog.chiariglione.org/life-inside-mpeg/)
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。
目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。由于目标具有许多不同的外观、形状和姿态，再加上光线、遮挡和成像过程中其它因素的干扰，目标检测一直以来都是计算机视觉领域中一大挑战性难题。
https://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/bunny.html
昨天立了flag，今天要学SfM过程，大概看了看SfM的各个文件目录，build&make出来的linux-release-x86大概叫这个名字的文件夹里面有很多可执行文件，直接根据文档里给的参数跑就可以，要搞源码的话实在是搞不起，太复杂，太庞大了。下面的代码是从他给出的easy to use的python脚本中截取的核心代码，注释的也很赞，清晰明确。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
第125届MPEG会议于2019年1月14日至18日在摩洛哥马拉喀什成功举行，会议成果主要包括：MPEG将基于网络的媒体处理（NBMP）的规范推广到委员会草案阶段，发布了关于3DoF+ Visual的提案征集，开始研究新的编码标准MPEG-5 EVC，基于ISOBMFF格式的规范文档和参考软件的开发进入国际标准草案阶段和第二版MPEG-21用户描述规范定稿等。本文总结自MPEG第125次会议报告。
PCL库中的geometry模块主要提供了点云几何计算的工具，geometry模块提供了点云和三维网格（mesh）处理的一些基本算法和数据结构。
3D Tiles是用于传输和渲染大规模3D地理空间数据的格式，例如摄影测量，3D建筑，BIM / CAD，实例化特征和点云等。与常规的模型文件格式相比，最大的特点就是包含了分层分户的瓦片，根据可视化需要呈现相应的细节，并且已经被纳入到OGC规范当中。
在全球化经济中，越来越多的企业每天都要面对的问题之一是向大众传递产品、服务和应用。试想一下，30年前的问题是什么样子的，当时媒体内容的传递，通过提供适用于特定媒体类型、传递方式、国家、地区、行业和公司的解决方案来实现。电信公司发行音乐；有线电视运营商通过有线电视传播电视；地面和卫星广播公司通过地面和卫星网络进行同样的传播；不同类型的企业通过实物支持传播各种录制的媒体（胶片、激光光盘、光盘、光盘、视频家庭系统/Betamax磁带等）。
运动恢复结构（Structure from Motion，简称SfM）技术旨在从多张不同视角的图像中恢复出场景的结构信息和拍摄相机的位姿，是计算机三维视觉的关键技术之一。恢复环境结构的能力是众多自动化任务和混合现实应用的基础，因此SfM广泛地应用于自动驾驶、机器人、混合现实、数字孪生等领域。
3D模型通常是在专门为此制作的另一个程序中设计的。它们充满了您在SceneKit编辑器中找不到的功能。后者更多用于编辑和添加效果。无论您是自己创建还是购买，都需要将它们导入Xcode。在本节中，您将学习如何导入3D资源并进行调整，以使其在您的应用中运行良好。
作者丨刘昕宸@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/264627148?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_
PDAL是点云数据处理的库。这是一个C/C++开源库，用于点云数据的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理，但它也不限于激光雷达数据。
近年来我国很多企事业单位（如北京北科天绘、武汉海达数云、成都奥伦达、禾赛科技、深圳大疆及中科院上海光机所等）的激光雷达设备研制成果显著，自主产品不断地推陈出新，设备功能与性能愈发强大，并进一步向消费级产品迈进，行业应用也从早期的军事应用拓展到社会和国民经济发展的方方面面，如地形测绘、林业资源调查、电力巡检、数字城市、无人驾驶及遗产保护等。激光雷达硬件的快速发展与行业应用需求的急剧增加，对海量密集点云数据的处理时效、定量化应用水平、性能与功能强大的数据处理软件研制提出了新的挑战。
关于PCL在ros的数据的结构，具体的介绍可查 看 wiki.ros.org/pcl/Overview
这里主要针对PCL库中outofcore做一些介绍，查询外网文献以及相关模块的相关资料写出以下内容，该模块就是为了实现大规模点云的载入与显示，渲染等问题。
本文是来自 IBC 2019 五篇技术文章的阅读总结，涉及多视角、体素和VR/AR等新型视频技术，翻译整理：郭帅。
要找到免费的激光雷达数据处理软件并不容易，因此在这篇文章中，我们将介绍6个最出色的免费或开源的LiDAR软件，可以用于3D点云查看、点云数据分析、点云操作等。
2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh，被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。相关的论文标题为：
Mastercam 2022 是一款全平台去重的CNC编程软件，可以在 Windows 和 macOS 等多个操作系统下运行。该软件具有强大的CAD/CAM设计和制造能力，旨在帮助企业和制造商提高生产效率和产品质量。下面我将从不同角度为大家介绍这款优秀的软件。
由于 3D 本身数据的复杂性和 MMDetection3D 支持任务（点云 3D 检测、单目 3D 检测、多模态 3D 检测和点云 3D 语义分割等）和场景（室内和室外）的多样性，整个框架结构相对复杂，新人用户的上手门槛相对较高。所以我们推出新的系列文章，让各个细分方向的用户都能轻松上手 MMDetection3D，基于框架进行自己的研究和开发。在系列文章的初期，我们会先带大家了解整个框架的设计流程，分析框架中的各种核心组件，介绍数据集的处理方法，然后再对各个细分任务及经典模型进行具体细节的代码层级介绍。同时也欢迎大家在评论区提出自己的需求，我们会收集各位的反馈补充更多的文章教程 ~
文章：labelCloud: A Lightweight Domain-Independent Labeling Tool for 3D Object Detection in Point Clouds
（1）正态分布变换进行配准（normal Distributions Transform）
i3s是一种用树结构来组织大体积量三维数据的数据格式标准，比如在位图界的jpg格式一样，只不过i3s是“标准”，具体实现的文件格式另有一说。
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从元宇宙成为热词至今，外界对其的态度逐渐从好奇转向怀疑，似乎又多了一个新的泡沫，一个用来“涨估值”的概念。这背后的原因可能就在于人人都在讨论元宇宙，但好像没有人能真正说清楚什么是元宇宙。 对于这种现状，科幻作家陈楸帆认为，当下大可不必过多地探讨定义本身，“因为对于一个正处于进行时态中的概念，定义便意味着局限。当元宇宙还没有完全成型的时候，一千个人眼中会有一千个元宇宙，而置身其中的每个人都会如盲人摸象般，有全然不同的角度、诉求和观感。” 对于元宇宙的学术讨论也有很多，中央民族大学文学院副教授安静在中国中外文艺理论学会第19届年会论文中写道，“自从奥卡姆的威廉和中世纪唯名论的哲学家以来，世界的本体性就产生了至少两个分层，一个是我们可以感知的物理世界，一个是由各种符号所构造的无数个可能世界。在符号的世界中，一直以来有两个基本的分野，那就是自然科学与人文科学。” 安静认为，进入元宇宙的世界，符号指称的内外之别从此消失，它重新回到唯名论语境下的中立状况，它指向一个构造的平行世界，也指向人的观念意识，还意味着符号本身和人本身无限缩小的关系。 似乎非常抽象，简单抓住一个易理解的关键词“平行世界”，某种程度上可以将元宇宙理解为“造世界”，用符号构造出无数个与物理世界体验非常相似的虚拟现实世界。“意思就是把现实中的事物进行数字化并复制出一个平行世界，我们每个人都可以拥有一个数字化的虚拟替身——阿凡达。这个替身可以在数字化场景中做任何事情，同时又会反过来影响现实世界，俗称打破次元壁。但这只是最为粗疏的描述，其中每一个名词都能分岔出无穷无尽的细枝末节。”陈楸帆在一篇文章中写道。 本篇文章希望从技术的角度，通过具体案例认识元宇宙背后“造世界”的工作原理，以此去合理设想元宇宙的未来可能。 在开始之前，我们可以先自问一个问题——我们是如何知道火星是什么样？ 从没有亲眼见过，没有天文学、天体物理学知识积累，我们是如何建立起对火星的认识的？ 如何“造”火星？ 一个重要的来源可能就是各种相关的科学纪录片。那么科学纪录片中如此仿真的影像是怎么来的呢？要知道，太空中的很多画面不可能全程录像拍摄。比如科学纪录片《你好！火星》，制作团队需要精确还原当时的探火过程，而这个过程是不可能被由各个角度拍摄出来的。那要如何准确构建这个过程？ “在这种情况下，每个镜头、每个点都要进行精确剖析，客观地、真实地反映科学数据。”中央广播电视总台《你好！火星》纪录片技术负责人王子健对澎湃新闻（http://www.thepaper.cn）表示。
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