摘要：
hi 小伙伴们，人啊，很容易有惰性，很久不跟新了，不做笔记了，如今“良心发现”，毕业之后第一次更新博客。当然还是学习，整合分享给更多的人！ 相信关注我博客和微信公众号的人很多都是做点云处理，那么使用的传感器不是激光就是相机，这里将介绍一下双目立体视觉 双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：双 阅读全文
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(1)关于点云的配准 1.首先给定源点云与目标点云。 2.提取特征确定对应点 3.估计匹配点对应的变换矩阵 4.应用变换矩阵到源点云到目标点云的变换 配准的流程图 通过特征点的匹配步骤 （1）计算源点云与目标点云的关键点 （2）计算关键点的特征描述子（比如：FPFH等等） （3）匹配特征点计算出对应 阅读全文
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（1）Euclidean分割 欧几里德分割法是最简单的。检查两点之间的距离。如果小于阈值，则两者被认为属于同一簇。它的工作原理就像一个洪水填充算法：在点云中的一个点被“标记”则表示为选择在一个的集群中。然后，它像病毒一样扩散到其他足够近的点，从这些点到更多点，直到没有新的添加为止。这样，就是一个初始 阅读全文
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这个首先并不是我一边做实验一遍记录的，而是我做完成以后才想起来做个分享的，所以中途遇到的很多问题，并没有来得及记录下来，现在写的这些都是后话了 首先呢！我们不需要在ＲＯＳ下写halcon的程序也是可以主要就是要添加halcon 的库而已，但是我也是找了很长时间，发现其实是有国外的大牛做的类似与cv_ 阅读全文
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解决方法： sudo apt-get update sudo add-apt-repository --yes ppa:xqms/opencv-nonfree sudo apt-get update sudo apt-get install libopencv-nonfree-dev 解决方法： s 阅读全文
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在PCL的库函数中是有关于深度图到点云数据之间的转化的函数，所以这里首先说清楚深度图像与点云之间的关系， 1.深度图像（depth image)也叫距离影像（range image），是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、 阅读全文
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Semantic Segmentation of Point Clouds using Deep Learning 在计算机视觉中，用3D表示数据变得越来越重要。 近年来，点云已成为3D数据的代表。 点云是一组3D点，它可以有不同的传感器获得，如激光雷达扫描仪。 点云也可以具有每个点的RGB值，这就 阅读全文
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还是紧接着上一文章的思路继续介绍3D特征点的基本概念问题，还是这个表格： NARF (Normal Aligned Radial Feature) 这是一个局部特征点，NARF功能扩展了SIFT（Lowe）的一些概念。主要的参考文献： Object recognition from local sc 阅读全文
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很久没有更新相关内容了，很多朋友过来私信我，但由于时间问题，不能一一为大家解答，本人也不是无所不知的大神，还请各位谅解。 本文主要总结PCL中3D特征点的相关内容，该部分内容在PCL库中都是已经集成的在pcl_feature模块中，该模块包含用于点云数据进行3D特征估计的数据结构以及原理机制，3D特 阅读全文
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计算点与点之间的距离的平局距离 PCL中 阅读全文