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PCL点云-RGBD图像转换到点云
PCL点云-RGBD图像转换到点云
RGBD图像
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2017-12-20
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ROS： RGBD图像(rgb图像，深度图像)转换到点云pcd文件
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PCL点云-RGBD图像ICP迭代最近点之点云配准与匹配
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读取两幅RGBD图像，转换至点云类型利用迭代最近点ICP算法执行点云配准与匹配
采用：win10+VS2013+PCL1.8+opencv2.4.13+kinect1.8获取深度图、彩色图以及将深度图转换为pcd格式的点云
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我再操作的过程是这样做的：（1）下载好对应版本的软件（2）单独配置好每一个环境，（下面opencv的实现过程会教你如何以一次实现永久配置PCL配置好以后）用实例去实现一下；（3）再把他们创建的环境模块导入新建好的项目中，同时添加好Kinect的相关配置，导入代码，运行得到结果。具体情况可以参考我的博客：https://blog.csdn.net/weixin_43012220/article/de
彩色图片和深度图片生成点云文件
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point cloud
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关于离线大规模点云编辑的论文，描述了使用加速结构编辑，渲染点云的技术。
pcl+opencv 实现点云截图
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即之前关于点云三个视角进行截图的讲解，这个通过一个小小的程序来进行实现。采用的pcl来进行点云的读取并且进行相关处理，往某个轴向进行投影，这样处理后，某个轴的坐标会全有0，然后将处理完成，使用opencv来进行成图。也就是将上一步骤处理好的点云数据如何在一个二维画布matrix矩阵之中进行映射的问题。这里有小伙伴可能会说，这也不是相机成像原理啊，这只是特殊化处理，并不是任意视角的下的成图，确实如此
从 3D 点生成图像：将点云转换为图像-matlab开发
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使用相机模型和变换矩阵从 3D 点云创建图像允许设置点大小和不透明度将所有点强度信息传输到图像利用 mex 文件进行高效操作可以对超过一百万点的点云进行操作
C++版深度图和彩图转点云技术实现总结
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3d点云的显示和转换成深度图
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点云图生成3D模型
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通过点云图（灰度图）的灰度值来模拟三维模型到双目的距离大小，再根据原始二维图像赋RGB颜色值，最终获取一个3D模型
PCL深度可视化图像Point cloud visualization_2plus.rar
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点云数据可视化深度显示文件，包括pcd文件，相关的cpp程序，以及经过编译后生成的一系列执行文件。
使用Surf特征对图像进行特征检测，RANSAC剔除误匹配，对两帧RGBD数据进行点云配准.zip
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图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测
cpp-PCL点云库是一个独立的大规模的开放项目用于2D3D图像和点云处理
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PCL ：点云库是一个独立的，大规模的开放项目，用于2D/3D图像和点云处理
PCL可视化深度图像代码和点云文件
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PCL——可视化深度图像 将深度值映射为颜色，以彩色图像方式可视化深度图像 在3D视窗中以点云形式可视化深度图像
matlab开发-点云的时程转换图像时程转换矩阵.zip.zip
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matlab开发-点云的时程转换图像时程转换矩阵。将hough变换应用于二维点云或计算矩阵以应用ht
main - 副本_resolution_pcl点云转深度图像_
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可以实现将pcd点云数据转换程深度图像，通过设定”angular Resolution”的值设定分辨率（相邻像素之间的角度差）；通过设定”max Angle width”的值设定深度图像的水平角度范围；通过设定”max Angle Height”的值设定深度图像的水平角度范围。
realsense d435 win10 程序打包
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本人使用过一段时间的realsense D435 因为能力有限，写出来代码有很多缺陷，打包起来的d435的功能也并不是很全面
realsense_qt5_vs2015_pcl_opencv工程配置参考
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vs2015下的参考配置文件，包含了debug和release版本。使用说明参考https://blog.csdn.net/jepco1/article/details/80864022
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RGBD-to-Mesh:将来自 Kinect 传感器的 RGBD 图像转换为三角形网格表示。 CIS565 的最终项目
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从 RGBD 图像重建表面网格 Patrick Cozzi CIS 565 的最终项目，2013 年秋季 点击观看视频 笔记： 该项目需要支持 CUDA 的显卡，以及 Boost、OpenNI 和 Xbox Kinect 才能运行现场演示。 背景： 以前的工作已经证明了 RGBD 相机的多种功能，从生成高度准确的 3D 表面模型到可靠的 3D 姿态估计。 然而，许多算法试图将生成的环境存储为
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pointcloud2image( x,y,z,numr,numc )：该函数将 3D 点云转换为 2D 灰度光栅图像-matlab开发
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PushBug
2018-05-11
差评，抄别人的吧 ？https://blog.csdn.net/u012700322/article/details/51821249 这里面全有
stcupid
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