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g2o、Eigen、Mat矩阵类型转换

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三维点云语义分割总览

三维点云分割既需要了解全局几何结构,又需要了解每个点的细粒度细节。根据分割粒度的不同,三维点云分割方法可以分为三类:语义分割(场景级)、实例分割(对象级)和部分...

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2020CV秋招求职的若干思考

知乎上对算法岗的提问逐渐从“饱和”、““神仙打架”、“诸神黄昏”到“灰飞烟灭”,甚至预订了明年的“车毁人亡”(https://www.zhihu.com/que...

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开源点云实时压缩方案测试

上周在一篇共享的开源的方案中我们介绍了理论的研究部分,处于好奇,本人决定亲自测试一下该开源的方案,虽然了解PCL的同学应该都知道,该开源库中也有关于点云的压缩和...

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Open3d 学习计划—13(Azure Kinect)

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...

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ROS与PCL中点云数据之间的转换

应小伙伴们后台留言,想要了解ROS中如何使用PCL,本篇文章就将具体介绍一下。文章中如有错误,欢迎留言指出。也期待大家能够积极分享和讨论。

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Open3d 学习计划—12(Jupyter 可视化)

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...

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Open3d 学习计划—10(KDTree)

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...

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PCL 特征模块

包含了用于点云数据估计三维特征的数据结构和功能函数,三维特征是空间中某个三维点或者位置的表示,它是基于点周围的可用信息来描述几何的图形的一种表示。在三维空间中,...

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【开源方案共享】Google新开源AR:DepthLab

标题:DepthLab: Real-time 3D Interaction with Depth Maps for Mobile Augmented Reali...

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自动驾驶中车辆的如何使用点云定位?

标题:Review on 3D Lidar Localization for Autonomous Driving Cars

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Open3d 学习计划—9(ICP配准)

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...

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三维点云分割综述(下)

这是一篇综述性论文,以下只做概述性介绍,介绍文章已共享在微信群和免费知识星球中,文章在公众号将分成三个部分:

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【论文速读】城市自动驾驶应用的概率语义地图

标题:Probabilistic Semantic Mapping for Urban Autonomous Driving Applications

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三维点云分割综述(中)

在上篇文章中,我们介绍了关于点云的获取方式上的区别,点云的密度,以及各种场景下应用的区别,本篇文章将更加具体的介绍点云分割相关技术。

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【点云论文速读】基于YOLO和K-Means的图像与点云三维目标检测方法

标题:3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clou...

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三维点云分割综述(上)

三维点云的语义分割3D Point Cloud Semantic Segmentation (PCSS)在计算机视觉以及机器人领域广泛的应用,随着深度学习技术的...

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点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法

标题:LOL: Lidar-only Odometry and Localization in 3D point cloud maps

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【点云论文速读】基于优化的视觉惯导里程计与GPS的紧耦合的融合方案

视觉和惯导适合于获得局部精确的姿态估计,但在长期导航中积累了较大的漂移。为了实现高速、精确、局部和全局一致的估计,可以将GPS信息与视觉和惯导融合。本文提出了一...

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Open3d学习计划—7(RGBD测程法)

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...

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