PCL中点云的变换--对变换值的理解_如何对多变量时间序列LSTM模型的预测值进行逆变换 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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PCL中点云的超体素(SuperVoxel)

‍ 本文来自点云PCL博主的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。...点云PCL库中的超体分割是一种基于点云体素的连通性分段算法（Voxel Cloud Connectivity Segmentation VCC）应用在RGBD相机获取的点云数据中，通过使用基于三维空间的播种的方法和使用颜色和几何特征的约束来实现点云的局部约束与聚类...与之前提到的所有分割手段不同，超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体，其对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每个小块之间的关系。...比如在图像分割中，像素聚类形成超像素，以超像素关系来理解图像已经广为研究。本质上这种方法是对局部的一种总结，纹理，材质，颜色类似的部分会被自动的分割成一块，有利于后续识别工作。...比如对人的识别，如果能将头发，面部，四肢，躯干分开，则能更好的对各种姿态的人进行识别。代码实现部分可参考PCL库中的分割模块中的supervoxel_clustering类具体实现。

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仿射变换及其变换矩阵的理解

目录写在前面仿射变换：平移、旋转、放缩、剪切、反射变换矩阵形式变换矩阵的理解与记忆变换矩阵的参数估计参考写在前面 2D图像常见的坐标变换如下图所示： ?...以及变换矩阵该如何理解记忆。...各种变换间的关系如下面的venn图所示： ? 通过变换矩阵可以更清晰地看出这些变换间的关系和区别。变换矩阵形式 image.png ? image.png 变换矩阵的理解与记忆 ?...变换矩阵的参数估计如果给定两个对应点集，如何估计指定变换矩阵的参数？...一对对应点可以列两个线性方程，多个对应点可以列出线性方程组，为了求解参数，需要的对应点数至少为自由度的一半，多个点时构成超定方程组，可以基于最小二乘或者SVD分解等方法进行求解，这里不再展开。

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ROS与PCL中点云数据之间的转换

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。标题：ROS与PCL中点云数据之间的转换作者：particle 欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF文档，欢迎转发朋友圈，分享快乐。...PCL是随着ROS的而出现的三维点云处理的库，很多做机器人的朋友一定不陌生，这里将首先介绍在PCL库中经常使用的两种点云之间的转换，这里将根据工程中的经验，从代码层面举例分析如何实现程序中定义的各种点云数据之间转换...那么在这个结构体中加上Ptr pcl::PCLPointCloud2::Ptr,就表示智能指针，下面在程序中实现滤波的功能，并实例说明两者之间的变换 pcl::PCLPointCloud2::Ptr...首先我们举例在ROS中有以下的两中点云数据格式 sensor_msgs::PointCloud sensor_msgs::PointCloud2 ROS与PCL中的pcl::PointCloud 点云数据格式转换...，ROS到PCL的点云数据的转换。

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PCL中点云数据格式之间的转化

), cloud_filtered_blob (new pcl::PCLPointCloud2);//申明滤波前后的点云 pcl::PointCloud::Ptr...) 把pcl::PCLPointCloud数据格式的点云转化为pcl::PointCloud<pointT...& input) { // 创建一个输出的数据格式 sensor_msgs::PointCloud2 output; //ROS中点云的数据格式 //对数据进行处理 pcl::PointCloud...::PointCloud2ConstPtr& input形参 { sensor_msgs::PointCloud2 output; //ROS中点云的数据格式（或者说是发布话题点云的数据类型）...可能写的比较乱，但是有用到关于PCL中点云数据类型的转换以及可视化等功能可以参考，同时欢迎有兴趣者扫描下方二维码，也可以点击“原文阅读”查看我的博客直接评论留言。

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三维变换矩阵的理解

3D空间中的一个点的坐标，可以用(x,y,z)来表示。对这个点的坐标变换有三种操作：缩放、平移、旋转。...上面的操作其实可以用矩阵运算来简单的表示，但是用矩阵表示变换的时候会有一个问题：用一个矩阵可以同时表示点的缩放、旋转，但是没办法表示平移了。...综合上边的三个矩阵，可以得到最终的变换矩阵： M=S*R*T Sxcos(Rx)cos(Rz) Sxcos(Rx)sin(Rz) -Sx*sin(Ry) 0 Sy(sin(Rx)sin(Ry)cos(...、缩放、平移操作，所影响的矩阵中的位置就一目了然了 4.1左右手系转换假如我们得到了一个右手坐标系下的变换矩阵，需要把它转换为左手坐标系下的变换矩阵，那么可以将其绕一个平面翻转，假设选择绕xoy平面翻转...正弦和余弦函数的曲线：将这些变化代入上面得到的最终版变换矩阵，可以得到 m02 = -m02; m12 = - m12; m20 = -m20; m21 = -m21; Tz = -Tz 将变换矩阵中这些位置的值都乘以

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深入理解向量进行矩阵变换的本质

先复习几个概念：向量：可以有以下两种理解：空间上的一个点空间上一段带有长度和方向的线段 ?...比如，上面提到的那个向量，则是x倍的i向量+y倍的j向量，即xi+yj 那我们上面矩阵运算的结果则可以看成是ax+by+cx+dy 我们简单处理一下，则会得到（a+c）x +（b+d）y，是不是看上去就是这个矩阵对原始的...其实可以理解为他是一个新的基，为什么这么说呢，我们把刚才丢掉的两个数放里面就比较好理解了，如果i和j是老基的单位向量的话，那这个点的向量应该是（xi+yj）吧，上面其实说过了 ?...，它一直都是（x，y）从来没有动过，动的只是基变了而已所以：综上我们得到的结论是：向量的矩阵变换，就是将空间上的点进行对应的移动亦或是点没有动，只是给这个点换了一个新的基而已再总结一点直接上图...新的基顺便再盗个图。。。 ? 基的变换发现一个非常好的学高数的公众号，叫“马同学高等数学”，里面有些文章是收费的，但是看完之后觉得还真是挺形象的

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傅里叶变换的意义和理解（通俗易懂）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。傅里叶变换的意义和理解（通俗易懂）这篇文章的核心思想就是：要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。...我没有疯，这个静止的世界就叫做频域。先举一个公式上并非很恰当，但意义上再贴切不过的例子：在你的理解中，一段音乐是什么呢？这是我们对音乐最普遍的理解，一个随着时间变化的震动。...最后来一张大集合：四、傅里叶变换（Fourier Transformation）相信通过前面三章，大家对频域以及傅里叶级数都有了一个全新的认识。...算了，还是上一张图方便大家理解吧：或者我们也可以换一个角度理解：傅里叶变换实际上是对一个周期无限大的函数进行傅里叶变换。...好了，讲到这里，相信大家对傅里叶变换以及傅里叶级数都有了一个形象的理解了，我们最后用一张图来总结一下：好了，傅里叶的故事终于讲完了，下面来讲讲我的故事：这篇文章第一次被写下来的地方你们绝对猜不到在哪

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图像几何变换（缩放、旋转）中的常用的插值算法

在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。...最邻近插值：这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值...双线性内插值：对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v)，其中i、j均为非负整数，u、v为[0,1)区间的浮点数，则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为...双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。...代码或许有不同写法，实现方式就一种该算法是对函数 sin x / x 的一种近似，也就是说原图像对目标图像的影响等于目标点对应于原图像点周围 x距离的点，按照 sin x / x 比例

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学习PCL库：PCL中的配准模块介绍

有序点云和无序点云所谓有序点云，通常以规则的网格或栅格形式表示，其中点的排列遵循某种规则，例如在二维平面上的图像或在三维中的体素格子（voxels）。...可以从这个基类派生的典型收敛准则包括：（这三个迭代终止条件这也是面试点云算法时偶尔考的问题之一）已达到最大迭代次数。变换（R、t）无法进一步更新（当前值与先前值的差异小于某一阈值）。...pcl::registration::LUM 表示 "Locally Unique Minima"（局部唯一极小值），是PCL库中的一个用于点云配准的算法。...pcl::registration::TransformationEstimation3Point 是用于估算点云之间的变换矩阵的类，它的主要作用是根据三对对应点的坐标来估算点云之间的刚体变换。...pcl::registration::TransformationEstimationSVD它用于通过奇异值分解（SVD）来估计点云之间的刚体变换，以实现点云配准，这个类的主要作用是计算变换矩阵，将两个点云之间的对应点对齐到一个共同的坐标系中

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PCL滤波介绍(1)

在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL...中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法，例如：双边滤波，高斯滤波，条件滤波，直通滤波，基于随机采样一致性滤波， PCL中点云滤波的方案 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况，这几种情况分别如下...，这样完成下采样得到滤波结果，该类比较合适对海量点云数据在处理前进行压缩，提高算法效率 pcl::BilateralFilter 类BilateralFilter是对双边滤波算法在点云上的实现...>实现用一个原点为中心，XYZ各个方向尺寸为2 经过用户指定的仿射变换的立方体进行空间裁剪，通过设置一个仿射变换矩阵先对立方体进行变换处理，之后输出仿射变换后落在该立方体内的点 pcl::Clipper3D...（2）使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用，PCL是实现的

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自动驾驶系列：激光雷达建图和定位(NDT)

NDT没有计算两个点云中点与点之间的差距,而是先将参考点云（即高精度地图）转换为多维变量的正态分布，如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。...因此，可以考虑用优化的方法,比如牛顿法,求出使得概率密度之和最大的变换参数，此时两幅激光点云数据将匹配的最好。...设置NDT ndt.setTransformationEpsilon(trans_eps); // 两次变换之间允许的最大值,用于判断是否收敛,作为迭代计算完成的阈值; =0.01 ndt.setMaximumIterations...被极大的降采样了,因此这个数据没什么用) pcl::transformPointCloud(*scan_ptr, *transformed_scan_ptr, t_localizer); // 对原始点云进行变换...每帧扫描到的点云中,落在地面上的点云大概占30%。一般来讲,由于地面作为一个平面其相似性很强,因此这部分点云对定位的作用是不大的,可以考虑去除。

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一分钟详解PCL中点云配准技术

本文是对前两篇文章：点云配准（一两两配准）以及3D点云（二多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。...一 PCL中点云配准技术的简单实现在同一文件夹下，有测试数据文件monkey.ply，该文件是利用Blender创建的默认Monkey模型。...（1）从点云P中选择n个样本点，为了尽量保证所采样的点具有不同的FPFH特征，确定他们的配对距离大于用户设定的最小值dmin；（2）对于每个样本点，在点云Q中找到满足FPFH相似的点存入一个列表中。...P’（经过坐标变换后的源点云）和点云Q,作为精配准的初始点集；（2）对源点云P’中的每一点Pi，在目标点云Q中寻找距离最近的对应点Qi，作为该点在目标点云中的对应点，组成初始对应点对；（3）初始对应点集中的对应关系并不一定都是正确的...，错误的对应关系会影响最终的配准结果，采用方向向量阈值提剔除错误的对应点对；（4）计算旋转矩阵R和平移向量T，使对应点集之间的均方误差最小；（5）设定某一阈值E和最大迭代次数N,将上一步得到的刚体变换作用于源点云

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一分钟详解PCL中点云配准技术

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 3D视觉工坊的第59篇文章本文是对前两篇文章：点云配准（一两两配准）以及3D点云（二多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻...一 PCL中点云配准技术的简单实现在同一文件夹下，有测试数据文件monkey.ply，该文件是利用Blender创建的默认Monkey模型。...（1）从点云P中选择n个样本点，为了尽量保证所采样的点具有不同的FPFH特征，确定他们的配对距离大于用户设定的最小值dmin；（2）对于每个样本点，在点云Q中找到满足FPFH相似的点存入一个列表中。...P’（经过坐标变换后的源点云）和点云Q,作为精配准的初始点集；（2）对源点云P’中的每一点Pi，在目标点云Q中寻找距离最近的对应点Qi，作为该点在目标点云中的对应点，组成初始对应点对；（3）初始对应点集中的对应关系并不一定都是正确的...，错误的对应关系会影响最终的配准结果，采用方向向量阈值提剔除错误的对应点对；（4）计算旋转矩阵R和平移向量T，使对应点集之间的均方误差最小；（5）设定某一阈值E和最大迭代次数N,将上一步得到的刚体变换作用于源点云

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PCL common中常见的基础功能函数

Scalar, Eigen::Dynamic, 1 > ¢roid) 利用一组点的指数对其进行一般的、通用的nD中心估计。... &cloud, const Eigen::Vector4f &pivot_pt, Eigen::Vector4f &max_pt) 给定点云数据中点与点之间的最大距离的值 pcl:...pcl::getMinMax (const PointT &histogram, int len, float &min_p, float &max_p) 获取点直方图上的最小值和最大值。...pcl::invert3x3SymMatrix (const Matrix &matrix, Matrix &inverse) 计算3x3对称矩阵的逆。...&roll, Scalar &pitch, Scalar &yaw) 从给定的变换矩阵中提取欧拉角 pcl::getTranslationAndEulerAngles (const Eigen::Transform

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PCL_common模块api代码解析

通用的computeNDCentroid()函数也实现了这种功能，但它是以“不智能”的方式实现的，也就是说，不管字段内数据的语义如何，它都只是对值进行平均。....rgb 是不被触及的 struct pcl::NdConcatenateFunctor 点云点集相加的辅助函数在这里要特别申明一下点云库中点云的相加有两种方式...通过对输入点云集中心点的协方差矩阵进行奇异值分解，提取主成分。pca计算后的可用数据有输入数据的平均值、特征值（降序）和相应的特征向量。...::PPFSignature 用于存储点对特征（PPF）值的点集结构 struct pcl::CPPFSignature 用于存储点对特征（CPPP）值的点集结构 struct pcl::PPFRGBSignature...用于存储点对颜色特征（PPFRGB）值的点集结构 struct pcl::NormalBasedSignature12 表示4-By3的特征矩阵的基于正常的签名的点结构 struct pcl::ShapeContext1980

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PCL点云配准（1）

4*4缸体变换矩阵来使得一个点云的数据集精确的与另一个点云数据集（目标数据集）进行完美的配准具体的实现步骤：（1）首先从两个数据集中按照同样的关键点选取的标准，提取关键点（2）对选择所有的关键点分别计算其特征描述子...（4）假设数据是有噪声，出去对配准有影响的错误的对应点对（5）利用剩余的正确的对应关系来估算刚体变换，完整配准。...对原始点云数据进行采样 2.确定初始对应点集 3，去除错误对应点对 4.坐标变换的求解 ?...可以有试验结果看得出变换后的点云只是在x轴的值增加了固定的值0.7,然后由这目标点云与源点云计算出它的旋转与平移，明显可以看出最后一行的x值为0.7 同时，我们可以自己更改程序，来观察不同的实验结果。...(2)如何逐步匹配多幅点云本实例是使用迭代最近点算法，逐步实现地对一系列点云进行两两匹配，他的思想是对所有的点云进行变换，使得都与第一个点云统一坐标系中，在每个连贯的有重叠的点云之间找出最佳的变换，并积累这些变换到全部的点云

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点云压缩研究进展与趋势

文献［37］基于视频编码中帧内预测的平面模式进行点云属性编码，首先，将点云空间划分为基本单元块；然后，沿着被预测块的 3 个正交基方向寻找邻接的单元块，根据邻接块中点云的属性结合最近邻算法，得到被预测块邻接面上的属性值...；然后，对拉普拉斯矩阵做特征值分解获得图变换矩阵 GT，并利用 GT 对属性冗余信息进行去相关性处理实现点云属性压缩。...主观评价主要采用点到点（cloud to cloud，C2C）获得的峰值信噪对解码点云的几何质量进行评估，客观评价将原始点云的属性值与解码后的点云中最近点的属性值进行比较，获得对应的峰值信噪比。...4.2.1 PCL 点云压缩框架PCL 库提供了点云压缩方案，它允许对所有文件格式的点云进行压缩编码。如图4所示，PCL 压缩过程包括读取、采样、编码、解码、存储等。...（5）提出更加合理的点云质量评价指标，计算点云压缩产生的几何信息和属性信息损耗，既能从主观上评价压缩对点云可视化效果的影响，也能从客观角度反映压缩对下游任务（如场景理解、模型重建等）的影响。

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点云压缩研究进展与趋势

文献[37]基于视频编码中帧内预测的平面模式进行点云属性编码，首先，将点云空间划分为基本单元块；然后，沿着被预测块的3个正交基方向寻找邻接的单元块，根据邻接块中点云的属性结合最近邻算法，得到被预测块邻接面上的属性值...，对拉普拉斯矩阵做特征值分解获得图变换矩阵GT，并利用GT对属性冗余信息进行去相关性处理实现点云属性压缩。...主观评价主要采用点到点(C2C)获得的峰值信噪对解码点云的几何质量进行评估[101]，客观评价将原始点云的属性值与解码后的点云中最近点的属性值进行比较，获得对应的峰值信噪比[102]。...4.2.1 PCL点云压缩框架 PCL库提供了点云压缩方案，它允许对所有文件格式的点云进行压缩编码。如图 4所示，PCL压缩过程包括读取、采样、编码、解码、存储等。...(5)提出更加合理的点云质量评价指标，计算点云压缩产生的几何信息和属性信息损耗，既能从主观上评价压缩对点云可视化效果的影响，也能从客观角度反映压缩对下游任务(如场景理解、模型重建等)的影响。

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点云NDT配准方法介绍

本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换，作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换。...本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换，作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换。...为了改进二维扫描配准的无损检测收敛域，提出了一种多尺度K均值无损检测（MSKM-NDT）算法，利用K均值聚类对二维点云进行分割，并对多尺度聚类进行扫描配准优化。...正态分布给出了点云的分段平滑表示，具有连续导数。每个PDF都可以看作是局部表面的近似值，描述了表面的位置以及它的方向和平滑度。2D激光扫描及其相应的正态分布如图6.1所示。...协方差矩阵的对角元素表示方差每个变量，非对角线元素表示的是协方差变量。图6.3说明了一维，二维和三维的正态分布 ? （2）将第二幅扫描点云的每个点按转移矩阵T的变换。

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谈谈对云原生应用的理解

抽空读完《未来架构-从服务化到云原生》，结合笔记也谈谈对云原生的一些简单理解目录云原生诞生背景是什么？云原生能帮助研发解决什么问题？云原生应用的定义是什么？云原生当前生态圈是怎么样的？...云原生生态的基石 kubernetes 云原生诞生背景是什么？...云计算本质：按需分配资源和弹性计算云原生应用特点：核心是利用按需分配和弹性伸缩来设计的应用，让应用更适合在云平台运行云原生十二要素：Heroku团队提出的云应用设计理念 1、Codebase 基准代码...Cloud 云设施层 1、Public：公有云平台，像著名的AWS、Azure、阿里云、腾讯云... 2、Private：私有云方案，像vmware、openstack......Observability and Analysis：对各层系统的监控分析 1、Monitoring：服务器指标Zabbix、容器指标CAdvisor、时序指标Prometheus、指标分析Garfana

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