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两个点云数据的融合
两个点云数据的融合
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两个点云数据的融合
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pcl调用icp算法拼接两个点云
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pcl调用icp算法拼接两个点云 PCL:1.8.1 IDE:vs2017 拼接两个角度的点云 main.cpp. #include //标准输入输出头文件 #include //I/O操作头文件 #include //点类型定义头文件 #define BOOST_TYPEOF_EMULATION //要加在#include
ros_fuse_point_cloud:[ROS] 提供节点订阅多个点云并将它们融合为一个
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提供节点订阅多个点云并将它们融合为一个
PCL点云拼接
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需安装PCL，配好环境。程序中需要更改的内容包括原点云、目标点云及二者间估算的转换矩阵（4*4）。
法向约束的多幅点云数据融合算法 (2009年)
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针对光学测量中多幅点云的数据融合，提出了一种基于法向约束的多幅点云融合算法。该算法首先对多幅点云法向滤波，通过2幅点云的双向查找来寻找种子点，在点的法向方向寻找2幅点云中对应的k邻域，计算邻域点的加权和，而融合点是种子点沿其法向移动的结果。与平均聚类法相比，该方法获得的模型表面更加光顺，特征更明显，点的分布也更均匀，对于包含粗大匹配误差的多幅点云模型的融合具有较好的效果。
融合点云RGB影像和3D-NDT算法溶洞的点云自动精确拼接
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3D-NDT(正态分布变换)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)的机器人领域中的点云拼接算法。在SLAM中,点云初始拼接是通过机器人测距仪获取两个站之间初始变换完成的,然后采用3D-NDT算法进行精确拼接。地面三维激光扫描仪无法直接获取两站点云的初始变换,因此3D-NDT算法无法直接应用到地面三维激光扫描作业中。文中针对地面三维激光获取溶洞点云数据的扫描流程,提出了一种融合点云RGB影像
三维点云的配准和融合
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基于MATLAB的三维点云的配准和融合
Kinect2.0+PCL实现点云显示
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在vs2013平台下用c++实现的通过Kinect获取场景点云数据并显示的程序。获取线程从Kinect中读取深度数据与图像数据，经坐标映射与融合后生成目标点云数据，通过boost的信号槽机制传输到主线程中并将其使用PCL提供的visualizer在窗口中加以显示。编译运行前需要配置PCL与Kinect2.0SDK两个外部依赖库。整体代码简单，思路清晰，适合刚入门的新手学习。
三维点云的可视化
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基于PCL的三维点云的可视化代码
UE4-PointCloudMeshROS:一个插件，用于将ROS中的点云数据呈现为Windows虚幻引擎中的网格
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点云网格ROS 这是尝试使用的来生成通过ROS流式传输的点云数据之外的实时网格。
3D-reconstruction-PCL:利用PCL库对KITTI数据集和livox-hikvision融合数据进行三维重建
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PCL库三维重建 一，介绍 利用C ++ PCL库对KITTI数据集进行三维重建 利用livox激光雷达和hikvision相机进行三维重建 二，环境： VS2017 + PCL1.8.1 三，实验步骤： 3.1 KITTI三维重建 用KITTI的配准信息将点云投影到图像上获得真彩色点云 滤波 重采样平滑 法线计算 将点云坐标，颜色，法线信息合在一起 网格化（贪心三角化） 3.2 Livox-h
点云融合配置数据集资源
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一个大型标记的3D点云数据集，其中包含自然场景，总共超过40亿个点。它还涵盖了一系列不同的城市场景：教堂，街道，铁轨，广场，村庄，足球场，城堡等等。我们提供的点云使用最先进的设备进行静态扫描，并包含非常精细的细节。
Forest点云数据[包含两个数据]
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Forest点云数据两个，数据格式为.las格式
MATLAB仿真源文件_http://9932cloud/_matlab_EKF融合定位_ICPmatlab_点云数据融合_
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实现点云地图ICP算法匹配和EKF定位，通过将十帧点云数据进行拟合生成一张融合地图
车载激光点云与面阵CCD影像数据融合技术研究
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在车载激光扫描系统中,面阵CCD相机是其影像数据获取的传感器,用来获取目标物的颜色纹理数据;激光扫描仪可以获取目标物表面空间的三维坐标数据,最终形成三维点云。阐述了一种激光点云数据与面阵CCD影像数据的融合方法,实现彩色点云的生成。
两个激光雷达融合功能包
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两个激光雷达融合功能包，基于ROS 。
图像激光多模态点云融合视觉定位系统.zip
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在点云的粗匹配阶段，先利用FPFH算法求取点云中每个点的特征描述子并构建kd-tree以便搜索，然后利用RANSAC方法估计两个点云之间的转移矩阵，得到点对匹配关系。将得到的匹配关系输入3DRegNet网络，消除其中的噪声，...
基于多基元特征向量融合的机载LiDAR点云分类
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该方法分别基于点基元和对象基元提取特征向量,并结合色彩信息,利用随机森林对点云数据进行分类。实验结果表明,所提的多基元分类方法相较于单基元分类方法能够获得更高的分类精度。为了进一步分析随机森林用于点云...
CPVR2022论文解析PPT：DeepFusion 多模态融合3D目标检测模型论文解析
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这篇论文展示了如何高效融合雷达和图像数据，展示了特征对齐对于模态融合的重要性。但是特征对齐是一项挑战，为此我们提出了两种技术InverseAug,...两个组件为何能实现特征对齐？进行理论分析和实验验证。
KITTI雷达点云与图像数据融合matlab源码
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KITTI数据集中雷达点云与图像数据融合的matlab源代码，用于自动驾驶环境感知算法研究，初学者适用
python提取点云数据
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这个代码用于提取点云，支持Python运行平台，很不错的一个代码。
一种基于校正点云主成分坐标系的快速全局配准算法
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提出一种针对三维点云的快速全局配准算法, 用于估计两组相似点云在空间中的刚性位姿变化关系。首先通过计算两组点云的三个主成分向量, 配合各自中心点形成自身主成分(PC)坐标系。然后对两组点云分别进行坐标系转换, 再利用最近点的欧氏距离均值校正对应PC坐标轴的方向, 得到两组相似点云的大致位姿变化关系。经过上述粗配准后利用快速迭代最近点(ICP)算法, 即可实现任意位姿关系下两组点云的快速精确配准。实
机载LiDAR点云和倾斜摄影影像数据融合处理技术流程.pdf
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多源数据融合的三维点云特征面分割和拟合一体化方法 (2013年)
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基于点云数据与RGB数据融合实现道路车道线检测
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Matlab的圆柱表面缺陷工具：储存库包含两个Matlab文件，用于对圆柱表面进行几何扫描后获得的点云数据进行后处理
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Waymo数据集解析工具（转为kitti数据集格式）
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LIDAR点云被解析为.bin文件，这里有两种方式： - 保留5个LIDAR的点云，将他们进行融合 - 只保留top的LIDAR点云 如果下载的是v1.3.0之后的数据，还增加了3D点云语义分割标签的解析。
平面特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准算法
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