使用Ghost PCL CreateAPIInstance将PCl转换为Tiff返回-100 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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SpringBoot Web篇（二）

setViewName("hello"); } } 输入localhost:8080/java时，会直接访问到hello页面类型转换器当用户输入 2019-11-14 这样的数据时，如何在后台转换为...birth=2019-11-14的url时，会自动帮你把2019-11-14转为Date类型。 AOP Spring AOP面向切面编程，可以切入到业务逻辑中做统一处理。...，且在@After前调用，并获取到result（返回值） */ @AfterReturning(value = "pcl()", returning = "result") public...* 对返回的数据进行处理，例如response设置统一返回格式 * 在@AfterReturning前调用 */ @Around("pcl()") public...除去自动化配置一般来说使用SpringBoot都不会用到，使用SpringBoot不就是贪图他的自动化配置吗？

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如何在ROS中使用PCL—数据格式（1）

那么如何在ROS中使用PCL呢？（1）在建立的包下的CMakeLists.txt文件下添加依赖项 ?...关于使用pcl/PointCloud的举例应用。...pub;void cloud_cb (const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& input) { // 将点云格式为sensor_msgs/PointCloud2...::toROSMsg(*cloud,output); 实现的功能是将pcl里面的pcl::PointCloudpcl::PointXYZ> cloud 转换成ros里面的sensor_msgs...::PointCloud2 &, pcl::PointCloud &); 转换为pcl::PointCloud 类型 **************

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PCL中点云数据格式之间的转化

首先介绍一下我们使用PCL时会经常用到的两种数据类型关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>两中数据结构的区别 pcl::PointXYZ...sor.setLeafSize (0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置采样体素大小 sor.filter (*cloud_filtered_blob); //保存 // 转换为模板点云...并且我在程序中添加了如果使用PCL的库实现在ROS下调用并且可视化， ?...input point cloud ros::Subscriber sub = nh.subscribe ("input", 1, cloud_cb); ros::Rate loop_rate(100...使用pcl_viewer 可视化保存的PCD文件 ?

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PCL—低层次视觉—关键点检测（Harris）

大概简单的写成 Mv 　　它会使得这个向量发生一个作用：旋转，拉伸，平移.....总之，这种作用叫做线性变换　　矩阵的左边好像也是一个向量，只不过是横着写的（[u v]），换而言之，那就是 vT（v的转置...3. 3DHarris　　　在2DHarris里，我们使用了图像梯度构成的协方差矩阵。图像梯度。。。嗯。。。。每个像素点都有一个梯度，在一阶信息量的情况下描述了两个相邻像素的关系。...>height=1; cloud_harris->width =100; cloud_harris->resize(cloud_out->height*cloud->width);...viewer->wasStopped()) { viewer->spinOnce(100); } system("pause"); } ---- ----...实际上这种基于领域法线的特征点检测算法有点类似基于 CRF的语义识别算法，都只使用了相邻信息而忽略了全局信息。也可能相邻信息包含的相关性比较大，是通往高层次感知的唯一路径吧，谁又知道呢？

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python-pcl可视化点云工具（windows和ubuntu18.04安装及测试）

python 可视化点云工具 python-pcl （感谢前辈）转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72116675 ---- python-pcl github地址 python-pcl...是我尝试过使用体验最好的点云数据可视化工具，它是c++上著名的pcl的python版本，虽然还有很多代码没有写完整，但是不妨碍它成为一个优秀的python 点云工具； GitHub页面： https...： https://pypi.org/project/python-pcl/#files ---- ubuntu18.04配置python-pcl 这里用最简单并且最好用的方法： pip3 install...install libpcl-dev pcl-tools 完美完成，这里默认的安装版本的pcl1.8.1，vtk6.3 安装python-pcl git clone https://github.com...默认的依赖是6.3，而python-pcl的setup.py文件里是7.0，所以我们在setup.py文件里728行更改配置，将7.0注释掉，改成默认装好的6.3版本。

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3Ｄ点云配准（二多幅点云配准）

，pairTransform返回从目标点云target到源点云source的变换矩阵。..., temp, pairTransform, true); //把当前的两两配对转换到全局变换 //把当前的两两配对后的点云temp转换到全局坐标系下（第一个输入点云的坐标系）返回...copyPointCloud (*tgt, *points_with_normals_tgt); //一切准备好之后，可以开始配准了，创建ICP对象，设置它的参数 //以需要匹配的两个点云作为输入，使用时...PointNormalT, PointNormalT> reg; //配准对象 reg.setTransformationEpsilon (1e-6); //设置收敛判断条件，越小精度越大，收敛也越慢 //将两个对应关系之间的...思考：对于小型或者中型数量的点云数据（点个数100，000），我们选择ICP来进行迭代配准，可是利用对应点的特征计算和匹配较为耗时，如果对于两个大型点云（都超过100000）之间的刚体变换的确定

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PCL点云特征描述与提取（1）

通过包括周围的领域，特征描述子能够表征采样表面的几何性质，它有助于解决不适定的对比问题，理想情况下相同或相似表面上的点的特征值将非常相似（相对特定度量准则），而不同表面上的点的特征描述子将有明显差异。...下面几个条件，通过能否获得相同的局部表面特征值，可以判定点特征表示方式的优劣：（1）刚体变换-----即三维旋转和三维平移变化不会影响特征向量F估计，即特征向量具有平移选转不变性...视点默认坐标是（0，0，0）可使用setViewPoint(float vpx,float vpy,float vpz)来更换 #include pcl/io/io.h> #include pcl/...pcl::PointCloudpcl::Normal>::Ptr cloud_normals (new pcl::PointCloudpcl::Normal>);//使用半径在查询点周围3厘米范围内的所有临近元素...); //背景颜色的设置 viewer.addPointCloudNormalspcl::PointXYZ,pcl::Normal>(cloud, normals); //将法线加入到点云中 while

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PCL 特征模块

三维空间的特征点物理意义上与图像类似，都是使用一些具有显著特征的点来表示整个点云函数介绍 pcl::ShapeContext3DEstimation使用输入数据集中每个点处估计的曲面法线。...这种行为不同于从法线扩展特性的特征估计方法，后者将法线与搜索曲面匹配。 Yani Ioannou....&curvature) 计算给定点集的最小二乘平面拟合，并返回估计的平面参数和曲面曲率，可以每几个点云做一次拟合，计算平面参数以及曲率，这应该也是在计算normal 的类函数经常使用的函数。...矩阵列表转换为包含向量值的点云（直方图）

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在c++MFC下用PCL显示操作点云文件 MFC对话框显示操作PCL点云

if (dlgFile.DoModal()) { strFile = dlgFile.GetPathName(); //Cstring 转string...AfxMessageBox(_T("读入点云数据失败")); } m_viewer->removeAllPointClouds();//将前一次点云移除...;//设置背景颜色 m_viewer->initCameraParameters();//初始化相机的参数 m_win = m_viewer->getRenderWindow();//将view...获取对应的wnd m_win->SetParentId(viewer_pcWnd->m_hWnd);//设置vtk窗口的句柄 m_iren->SetRenderWindow(m_win);//将vtk...window绑定 m_viewer->createInteractor(); m_win->Render();//开始渲染 return TRUE; // 除非将焦点设置到控件，否则返回

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PCLVisualizer可视化类

PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类，与CloudViewer可视化类相比，PCLVisualizer使用起来更为复杂，但该类具有更全面的功能，如显示法线、绘制多种形状和多个视口...本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能，从显示单个点云开始。...点赋予不同的颜色表征其对应的Z轴值不同，PCL Visualizer可根据所存储的颜色数据为点云赋色，比如许多设备kinect可以获取带有RGB数据的点云，PCL Vizualizer可视化类可使用这种颜色数据为点云着色...addCoordinateSystem (1.0); //分别注册响应键盘和鼠标事件，keyboardEventOccurred mouseEventOccurred回调函数，需要将boost::shared_ptr强制转换为...viewer->wasStopped ()) { viewer->spinOnce (100); boost::this_thread::sleep (boost::posix_time:

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PCL几种采样方法

::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloudpcl::PointXYZ...) { pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud...pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFilepcl...比如增采样，PCL使用MLS算法和类。执行这一步是很重要的，因为由此产生的点云的法线将更准确。...viewer->wasStopped()) { viewer->spinOnce(100); boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds

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【ROS】pcl_ros使用与点云转换示例

1. pcl_ros介绍 pcl_ros是一个用于将PCL（点云库）与ROS（机器人操作系统）集成的软件包。它提供了用于在ROS环境中处理和可视化点云数据的工具和功能。...您可以使用这些接口将ROS传感器消息转换为PCL点云对象（pcl::PointCloud），并进行进一步的处理。 3.可视化工具：pcl_ros提供了用于在ROS环境中可视化点云数据的工具。...您可以使用这些功能来对点云数据进行降噪、下采样、特征提取等操作。 5.点云转换：pcl_ros提供了点云坐标系之间的转换功能。...您可以使用这些功能来将点云数据从一个坐标系转换到另一个坐标系，以适应不同传感器或机器人系统的需求。 6.ROS参数服务器：pcl_ros允许您使用ROS参数服务器来配置和调整点云处理的参数。...您可以使用参数服务器来设置滤波器参数、特征提取参数等。通过将PCL和ROS相结合，pcl_ros使得在ROS环境中处理和操作点云数据更加方便和高效。

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PCL中分割_欧式分割（1）

欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。...将距离小于阈值r的点p12,p13,p14....放在类Q里在 Q\p10 里找到一点p12,重复1 在 Q\p10,p12 找到一点，重复1，找到p22,p23,p24....全部放进Q里当 Q...就能够直接用欧几里德算法进行分割了，这样就可以提取出我们想要识别的东西在这里我们就可以使用提取平面，利用聚类的方法平面去掉再显示剩下的所有聚类的结果，在这里也就是有关注我的微信公众号的小伙伴向我请教...; //欧式聚类对象 ec.setClusterTolerance (0.02); // 设置近邻搜索的搜索半径为2cm ec.setMinClusterSize (100...); //设置一个聚类需要的最少的点数目为100 ec.setMaxClusterSize (25000); //设置一个聚类需要的最大点数目为

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点云NDT配准方法介绍

SGC-NDT算法使用高斯过程回归模型分割接地点，并使用贪婪方法对非接地点进行聚类。区域增长聚类算法提取环境中的自然特征，生成高斯聚类，在无损检测框架内用于扫描配准。...（2）将第二幅扫描点云的每个点按转移矩阵T的变换。 (3)第二幅扫描点落于参考帧点云的哪个格子，计算响应的概率分布函数 ?...3D NDT使用欧拉角，有六个转换要优化的参数：三个用于平移，三个用于旋转。...可以使用六维参数矢量对姿势进行编码 p6 = [tx，ty，tz，φx，φy，φz]T 使用欧拉序列z-y-x，3D变换函数是 ? ?...viewer_final->wasStopped ()) { viewer_final->spinOnce (100); std::this_thread::sleep_for(100ms

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学习PCL库：PCL库中的geometry模块介绍

const PointT& operator*() const：返回当前迭代位置的3D坐标。 LineIterator& operator++()：将迭代器推进到下一个位置。...其中，isValid()函数用于判断当前迭代位置是否越界，operator*()函数用于返回当前迭代位置的点云坐标，operator++()函数用于将迭代器推进到下一个位置。...在pcl::geometry::MeshBase中，使用Vertex表示网格模型中的顶点，其中包含了三维坐标信息和一些额外的属性；使用HalfEdge表示网格模型中的半边，其中包含了顶点索引、边的索引和相邻的下一条半边的索引...其中 operator++() 实现了顺时针遍历顶点周围的所有半边，并返回遍历后的当前半边。而 operator*() 则返回当前半边的指针。...该迭代器类将当前顶点作为输入参数，并提供一个可以返回下一个入边的方法，直到回到起点为止。算法可以参考以下论文： * G.

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【PCL】NDT点云配准（Registration）

由于每次扫描得到的点云都有独立的坐标系，因此点云配准时要进行坐标变换（旋转、平移），将多帧不同坐标系下的点云整合到一个坐标系下。...NDT正态分布变换配准用正态分布变换算法能确定两个大型点云（都超过 100 000个点）之间的刚体变换。（为Autoware的NDT建图和定位算法做个铺垫。）.../approximate_voxel_grid.h> //滤波类头文件（使用体素网格过滤器处理的效果比较好） #include pcl/visualization/pcl_visualizer.h...10%以提高匹配的速度，只对源点云进行滤波，减少其数据量，而目标点云不需要滤波处理 //因为在NDT算法中在目标点云对应的体素网格数据结构的统计计算不使用单个点，而是使用包含在每个体素单元格中的点的统计数据...viewer_final->wasStopped()) { viewer_final->spinOnce(100); boost::this_thread::sleep(boost::posix_time

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pcl1.8 vs2.13 qt5.7实现点云显示

1slpZPz3 http://pan.baidu.com/s/1c2jEIJY 2、qt5.7 visual studio add-in XX for Qt 需要说明的是，qt有对应的vs版本，此次实验成功使用的是不带...（使用的带opengl版本进行编译，不知道不带opengl的会不会成功，至少我是失败了n次） http://blog.csdn.net/luoru/article/details/49048353 4...#pragmaexecution_character_set("utf-8") 3、在使用pcl1.8版本，出现no override foundfor"vtkrenderwindow" 可以在程序前加三行代码...4、error C2653: “sensor_msgs”: 不是类或命名空间名称解决办法是将sensor_msgs换成pcl 5、error C2440: “static_cast”: 无法从“vtkObjectBase...*const ”转换为“vtkRenderWindow *” 在*.cpp中添加#include 最后附上一篇比较好的博文 http://blog.csdn.net

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PCL中分割方法的介绍（2）

/io/pcd_io.h> #include pcl/segmentation/conditional_euclidean_clustering.h> #include //如果此函数返回...:PointXYZ> clustering; clustering.setClusterTolerance(0.02); clustering.setMinClusterSize(100);...那么同时我暂时也用不到，如果有想法的时候再回来研究吧（2）最小分割算法该算法是将一幅点云图像分割为两部分：前景点云（目标物体）和背景物体（剩余部分）关于该算法的论文的地址：http://gfx.cs.princeton.edu...pubs/Golovinskiy_2009_MBS/paper_small.pdf The Min-Cut (minimum cut) algorithm最小割算法是图论中的一个概念，其作用是以某种方式，将两个点分开...连接算法如下：找到每个点临近的n个点将这n个点和父点连接找到距离最小的两个块（A块中某点与B块中某点距离最小），并连接重复3，直至只剩一个块经过上面的步骤现在已经有了点云的“图”，只要给图附上合适的权值

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PCL采样一致性算法

在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本，样本不同对应的应用不同，例如剔除错误的配准点对，分割出处在模型上的点集，PCL中以随机采样一致性算法（RANSAC）为核心，...k —— 算法的迭代次数 t —— 用于决定数据是否适应于模型的阀值 d —— 判定模型是否适用于数据集的数据数目输出： best_model —— 跟数据最匹配的模型参数（如果没有找到好的模型，返回...maybe_inliers for ( 每个数据集中不属于maybe_inliers的点） if ( 如果点适合于maybe_model，且错误小于t ）将点添加到...better_model best_consensus_set = consensus_set best_error = this_error 增加迭代次数返回...viewer->wasStopped ()) { viewer->spinOnce (100); boost::this_thread::sleep (boost::posix_time:

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PCL点云分割（2）

关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分，所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据，本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的，其中有很多细节如果直接更改源程序...，我们首先就可以做一个提取原始点云的平面的实验，那么如果提取点云中平面，之前有一些基本的实例，使用平面分割法程序如下 #include #include pcl/ModelCoefficients.h...此图是采样后的点云图也可以在这个程序中直接实现平面的提取，但是为了更好的说明，我是将获取平面参数与平面提取给分成两个程序实现，程序如下 #include #include pcl...viewer->wasStopped ()) { viewer->spinOnce (100); boost::this_thread::sleep (boost::posix_time:...提取了平面，但是我选择的PCD文件不太好，效果不明显，在这里你可以使用不同的文件，可以看出不同的效果，同时你也可以使用不通的模型来提取参数，再进行提取，同时你也可以把这两个程序合并成一个程序，积极动手吧

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