随笔分类 - PointCloud
摘要：常见的平面拟合方法一般是最小二乘法。当误差服从正态分布时，最小二乘方法的拟合效果还是很好的，可以转化成PCA问题。 当观测值的误差大于2倍中误差时，认为误差较大。采用最小二乘拟合时精度降低，不够稳健。 提出了一些稳健的方法：有移动最小二乘法（根据距离残差增加权重）；采用2倍距离残差的协方差剔除离群点
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摘要：Global Mapper Lidar Module还挺厉害的，自动分类的效果很不错。 首先去除地面点，用的是形态学滤波方法。 之后可以分类出建筑物、低中高树木、电力线路。 https://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper-lidar.php
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摘要：DgmOctree类的executeFunctionForAllCellsAtLevel和executeFunctionForAllCellsStartingAtLevel方法通过回调函数octreeCellFunc，执行八叉树中每个单元的相关计算。 通过DgmOctree遍历获取每一个Cell单元
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摘要：ccGLWindow::paintGL() | ccGLWindow::fullRenderingPass(...) | ccGLWindow::drawBackground(context, renderingParams); ccGLWindow::draw3D(context, renderi
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摘要：Smart Geometry Processing Group http://geometry.cs.ucl.ac.uk/index.php VCC 可视计算中心 http://vcc.szu.edu.cn/research/
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摘要：PCL支持点云的形态学滤波，四种操作：侵蚀、膨胀、开（先侵蚀后膨胀）、闭（先膨胀后侵蚀） 关于渐进的策略，在初始cell_size_ 的基础上逐渐变大。满足如下公式： $$window\_size =cell\_size *(2*base^{k}+1)$$ $$window\_size =cell\
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摘要：基于CC写的插件，利用PCL中算法实现： 具体实现参考RegionGrowing类： 算法实现的关键多了一步种子点选取的过程，需要根据某一种属性排序。 区域生长的主要流程：
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摘要：包括两种计算方法：精确计算和近似计算（思考：local density=单位面积的点数 vs local density =1/单个点所占的面积） Two methods can be used to compute the density: either 'Precise': the densit
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摘要：histogram_direction
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摘要：1.计算法向量 原文件 2.计算曲率 曲线的曲率（curvature）就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，通过微分来定义，表明曲线偏离直线的程度。数学上表明曲线在某一点的弯曲程度的数值。曲率越大，表示曲线的弯曲程度越大。曲率的倒数就是曲率半径。 平均曲率、高斯曲率、主曲率计算 贺美芳,
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摘要：泛化的ICP算法，通过协方差矩阵起到类似于权重的作用，消除某些不好的对应点在求解过程中的作用。不过可以囊括Point to Point，Point to Plane的ICP算法，真正的是泛化的ICP。牛！ CC中的GICP插件 近似特征值计算 这个的原理被想复杂了，就是特征值分解的逆步骤，形成了三个
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摘要：https://github.com/yhexie/NDTEX 最近科研没有思路，写点代码加强基础知识的学习吧。 下面写了一个点云体素分割，PCA计算体素内点云的特征值和特征向量。
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摘要：三维计算视觉研究内容包括： 1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最近点迭代算
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摘要：点云滤波继承自Filter模板类 注意Filter类的filter 方法调用了虚方法applyFilter： ApproximateVoxelGrid进行点云Filter 效果图： 原始点云66901个点，点云平均距离0.038253，采样参数（Grid size 0.2）后点云数目11924
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摘要：基于CloudCompare开发的提取ISS3D关键点。 界面：
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摘要：FMII2方法：FMII方法的轻微的修改。有限线段和无限线段（直线）的匹配。 求解方法： SVD分解 Unit Quaternion 协方差矩阵： 通过对C进行SVD分解得到R，根据R求得T。 算法流程： 计算均值； 计算C； SVD分解，求得R；求得T。 更新sn； 判断sn和前一次相比是否显著不
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摘要：1.计算点云最近点的平均距离（点云的平均距离）http://pointclouds.org/documentation/tutorials/correspondence_grouping.php 1 assert(m_app); 2 if (!m_app) 3 return; 4 5 const c
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摘要：微分动力系统原理 这本书里有介绍 Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度，它是两个点集之间距离的一种定义形式：假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为 H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A)) (1)
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摘要：fpfh_est.setSearchSurface(data); 如果没有设置SearchSurface，使用input数据集作为查找的表面
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