我们的方法执行frame-to-mesh ICP，但与其他 SLAM 方法相比，我们将地图表示为通过泊松表面重建计算的三角形网格。我们在过去的一系列扫描中以滑动窗口的方式进行表面重建。...我们通过使用通过泊松曲面重建技术[15]计算的三角形网格表达来实现这一点。...我们的目标是除了重建的算法选择外，还要研究三角网格的使用。 接下来，我们解释网格后处理。上述泊松重建设计用于恢复三维中单个物体的封闭表面，如图2所示2。 ?...直观地，低值意味着顶点仅由少量点支持，因此，在原始 LiDAR 扫描中没有密集测量或根本没有测量（因为泊松表面重建算法也会外推没有数据的点）。...重建网格后，我们计算每个顶点密度的分布，如图 2 中的直方图所示，图例右侧。感兴趣的顶点具有高密度，即那些在空间上离点云数据更近的顶点，在图中用黄色到红色着色。
，进而采用Graph cuts算法对图节点进行二分类，二分类后的空间边界即为重建的三角网格表面。...在实际的DTU数据的评测中，传统的徳劳内三角化表面重建算法效果均不如泊松表面重建算法（ShapeNet和Stanford数据由于缺乏可见性信息无法对徳劳内三角化表面重建算法进行评测）。...SSRNet算法的实验结果 图9为SSRNet在ShapeNet上的实验结果，分别与几种最新的深度学习表面重建算法进行对比，也与经典的泊松表面重建算法(后面简称为PSR)进行了对比。...泊松表面重建算法在重建开曲面的时候仍然会得到一个闭曲面，然后采用trimming方法进行处理得到相应的开曲面。...因此，SSRNet方法在重建开曲面时具有比泊松表面重建更明显的优势。 ? 图10 SSRNet在DTU上的实验结果 图11为SSRNet在Stanford 3D上的实验结果。
得益于对潜在曲面拓扑结构的理解，这一方法在点云上采样、法向量估计、网格重建及非刚性形状分类等多项经典任务上取得了新的当前最优结果。该项工作已收录为 CVPR 2019 Oral 论文。...接着，本文使用所估计的法向量通过泊松曲面重建（Poisson surface reconstruction）生成网格。为分类非网格物体的点云，本文使用交叉熵损失函数： ?...为证明已学习的深度测地表示的可用性，本文在一系列对潜在曲面网格特征理解有所要求的点云任务上进行了实验，比如点云上采样、法向量估计、网格重建、非刚性形状分类。...图 5：PUF 与 PU-Net 的点云上采样结果对比。 法向量估计及网格重建 本文将 PointNet++ 测地融合方法 POF 应用于法向量估计，接着借已完成的法向量估计做泊松曲面重建。...其训练过程在 groundtruth 测地距离的监督之下进行，因此已学习的表示可反映出点云所潜在表征的网格曲面特征。
，它使用C++中实现的，并着重强调简单易用性性（即，处理和可视化3D数据可以通过API调用的几行来实现），Easy3D的贡献有三个方面： （1）可以表示常见3D数据（即点云、曲面网格、多面体网格和图形）...从左到右：点云、曲面网格、多面体网格和图形 功能概述 Easy3D的核心功能包括： •用于表示和管理3D模型（即点云、曲面网格、多面体网格和图形）的高效数据结构，便于添加/访问任意类型的每元素属性，从文件加载模型时...•一系列广泛使用的算法，例如，点云法线估计/重新定向、泊松曲面重建、RANSAC、网格简化、细分、平滑、参数化和重划分。...从Easy3D库中创建的一个方便的工具Mapple，用于渲染和处理3D数据。...tests-测试用例的集合 tutorials-示例集（带有详细的代码解释） Easy3D应用实例 尺度着色 点云网格化 点云标注
不过，计算机图形学中的网格处理绝大部分都是基于三角网格的，三角网格在图形学和三维建模中使用的非常广泛，用来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、动物等，你看下图中的兔子、球等模型都是基于三角网格的 ?...3、点云分布。分布的不均匀性体现在两个方面。一个是每个点云在不同的方向上分布是不均匀的另一个是不同的点云匹配后，不同位置的点云密度是不一样的。 4、缺失数据。...扫描中如果碰到不易成像的部位（比如不可见、反光等等），那么这部分的数据是缺失的，点云是不完整的。 小白：点云有这么多问题，网格化算法肯定要求比较高了？...师兄：目前点云进行网格生成一般分为两大类方法： 1、 插值法。顾名思义，也就是重建的曲面都是通过原始的数据点得到的 2、逼近法。...可以试试泊松重建方法，看看有什么不同。 ? 推荐阅读 从零开始一起学习SLAM | 为什么要学SLAM？ 从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么？
在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中， 将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理...PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况 （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 对应的方案如下...使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量 减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用，PCL是实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格...，容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示，对于所有体素处理后得到的过滤后的点云， 这种方法比用体素中心（注意中心和重心）逼近的方法更慢，但是对于采样点对应曲面的表示更为准确...具体方法为在输入数据中对点到临近点的距离分布的计算，对每一个点，计算它到所有临近点的平均距离（假设得到的结果是一个高斯分布，其形状是由均值和标准差决定），那么平均距离在标准范围之外的点，可以被定义为离群点并从数据中去除
1.1基于参数化的三维重建 与直接使用三角形网格不同，我们可以将三维形状X的表面表示为映射ζ：D→R3，其中D是正则参数化域。然后，3D重建过程的目标是从输入I中恢复形状函数ζ。...检索到的模板首先进行体素化，并使用3D CNN编码到另一个隐变量xt中。然后，使用上卷积网络将输入图像的隐表示和检索到的模板的隐表示连接起来并解码为定义在体素网格顶点上的FFD场。...为了克服这一限制，提出了三种模型表示方法： •点集表示将点云视为大小为N×3的矩阵； •一个或多个尺寸为H×W×3的三通道网格。网格中的每个像素编码（x，y，z）三维点的坐标； •多视角深度图。...后两种表示（以下称为网格表示）非常适合卷积网络，它们也具有计算效率，因为它们只使用二维卷积进行推断。 1.3.2网络架构 与基于体积和表面的表示类似，使用基于点的表示的技术遵循编码器-解码器模型。...然而，它们需要一个后处理步骤，例如泊松曲面重建，来检索感兴趣的3D曲面网格，从输入到获得最终网格的过程也无法进行端到端的训练。 【1】P. Henderson and V.
表面网格发生器也可用于非光滑表面，但没有保证。目前，隐式曲面描述为一些函数的零水平集，曲面描述为三维图像中的灰度水平集。...泊松表面重建Poisson Surface Reconstruction 这个包实现了一个曲面重建方法:泊松曲面重建。它以一组有向法线的点作为输入，并计算一个隐式函数。...推进前表面重建Advancing Front Surface Reconstruction 这个包提供了一个贪婪的算法，从一个无组织的点集重建曲面。首先添加最可信的三角形，避免拓扑奇点的出现。...网格变形Triangulated Surface Mesh Deformation 这个包提供了曲面网格变形算法，该算法在一些顶点的位置约束下为曲面网格的顶点提供新的位置，而不需要除了曲面网格本身之外的任何其他结构...对点集进行分析，测量其平均间距，并通过简化、离群点去除、平滑、法向估计、法向方向和特征边缘估计等函数进行处理。
在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL...： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 对应的方案如下： （1）按照给定的规则限制过滤去除点...（2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样 双边滤波算法是通过取临近采样点和加权平均来修正当前采样点的位置，从而达到滤波效果，同时也会有选择剔除与当前采样点“差异”太大的相邻采样点...（2）使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样 使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量 减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用，PCL是实现的...VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示，对于所有体素处理后得到的过滤后的点云，这种方法比用体素中心逼近的方法更慢
这被称为差分坐标系, 最常见的应用就是二维上的泊松图像融合....最小化约束就可以还原出绝对坐标也就是重建出网格编辑后的新顶点, 将这些点应用到原网格上就完成了对网格的修改 在实际计算中, 我们会发现构建稀疏矩阵来得到线性方程组的过程运行速度很慢, 如果想要达到文章所说的交互式曲面变形的话我们需要对代码流程进行一些调整...对这个新得到的拉普拉斯坐标组合出新的线性方程组然后用PartB的方法进行表面重建就可以得到迁移后的表面 ?...在接缝重建过程中应该定义一些如下图的红色控制点, 它们起到边界的作用保证了区域形状在融合中不发生改变 ?...多分辨率的差分思想引发了图像泊松融合的出现 PÉREZ P., GANGNET M., BLAKE A.: Poisson image editing.
定位作为AR系统的一个重要组成部分，定位的目的是在已知的环境中从预先构建的由视觉和深度信息组成的“地图”中确定设备的姿态。虽然定位问题在文献中得到了广泛的研究，但AR系统的“map”却很少被讨论。...通过使用足够的观测值强制地图点，此模块确保即使在高度动态的环境中也能获得干净的地图，一旦获得优化的全局轨迹和点云图，就可以从lidar姿态中插值彩色图像的相机姿态，并从重建的三维网格中绘制相应的深度图，...在此基础上，采用基于离群点滤波的地图融合策略，进行稳定的lidar地图绘制。最后，利用lidar姿态插值彩色图像的姿态，由点云图绘制稠密深度图。AR建图系统的流程如图2所示。 ?...在原始LOAM系统中，仅由稀疏特征点组成的地图被在线维护，将特征图划分为大小为dc×dc×dc（实现中dc=50m）的立方体，将扫描点添加到特征图中后，通过体素网格过滤器对相应立方体中的点云进行下采样。...E .图像位姿插值与深度图绘制 到目前为止，我们已经为每次扫描优化了位姿和一个完整的点云地图，然后根据时间戳对彩色图像的相机姿态进行插值, 使用泊松曲面重建从点云地图生成3D模型，并用于渲染稠密的深度地图
这样才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理。 小白：那太好啦，PCL都帮我们想到啦，我迫不及待的想要实践一下啦。具体怎么操作呢？...一般来说，滤波对应的方案有如下几种： （1）按照给定的规则限制过滤去除点 （2） 通过常用滤波算法修改点的部分属性 （3）对数据进行下采样 小白：哦哦，这么多函数啊，哪里有这个滤波函数大全呢？...这个下采样PCL中有专门的类，叫做 class pcl::ApproximateVoxelGrid 它比较适合对海量的点云在处理前进行数据压缩，就像我们上次讲的点云融合后的数据那样...，但是由于设备测量误差等原因，会产生少量脱离群众的空间点，离本来的墙壁过远，我们就叫这部分点为离群点。...编程练习 给定一个融合后的点云（结果来自《从零开始一起学习SLAM | 你好，点云》），请先对其进行下采样，再进行滤波，最后输出滤波后的结果及被滤掉的离群点。
如前文“广义线性模型概述”中提到，R语言中拟合广义线性模型的函数有很多，各自的特点也不同（大多是对基础功能的拓展，如包括考虑时间序列的模型，用于0时较多时的零膨胀模型，当数据存在离群点和强影响点时有用的稳健模型等...首先不妨使用全部环境变量拟合与R. cataractae丰度的多元泊松回归，本次计算过程中暂且忽略离群值以及多重共线性等的影响。 #拟合广义线性模型，详情 ?...#去除不显著的 do2（水域溶解氧含量）和 so4（水域硫酸盐浓度）后 #剩余 4 种显著的环境变量与鱼类物种丰度关系的准泊松回归 fit_quasipoisson2 中，进一步观察到 temp（水域温度）不显著 #因此进一步优化模型 #去除 do2、so4 和 temp 后 #剩余 3 种显著的环境变量与鱼类物种丰度关系的准泊松回归...排除了do2（水域溶解氧含量）和so4（水域硫酸盐浓度）作为协变量影响后的新的准泊松回归模型中，进而发现temp（水域温度）不具有效应。
在点云的处理流程中，滤波处理作为预处理的第一步，往往对后续处理管道影响最大，只有在滤波预处理中将噪声点、离群点、空洞等按照后续处理定制，才能更好地进行配准、特征提取、曲面重建、可视化等。...PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理的情况，这几种情况如下： (1)点云数据密度不规则需要平滑；(2)因为遮挡等问题造成离群点需要去除；(3)大量数据需要进行下采样；(4)噪音数据需要去除。...对应的方法主要如下： (a)按具体给定的规则限制过滤去除点。(b)通过常用滤波算法修改点的部分属性。(c)对数据进行下采样。...3、统计滤波器用于去除明显的离群点（离群点往往由噪声引入）。噪声信息属于无用信息，信息量较小。所以离群点表达的信息可以忽略不计。考虑到离群点的特征，则可以定义某处点云小于某个密度，既点云无效。...体素法滤波 体素法滤波，即减少点的数量，减少点云数据，并同时保持点云的形状特征，在提高配准、曲面重建、形状识别等算法速度中非常实用。
与通常分别处理特征对应关系，去除异常值和形状重建的传统方法不同，我们将这些过程集成到一个统一的基于图的框架中，并提出迭代地解决求解对应关系和求解变形的优化问题。...已知模板通过未知的 3D 连续可微的形变 ψ 和未知的形变后的形状S相关联，也就是说 ψ 将 中的一个点映射到S中。...为了在变形 ψ 下过滤具有较大投影误差的离群匹配，我们通过投影误差项来惩罚匹配点，投影误差随着匹配点的增加而增加 其λ>0自适应地控制拒绝离群值的程度， 将每个点匹配的一元投影误差编码为： 3....为了评估重建精度，我们使用Kinect点云来构建真实网格，并计算从重建网格到真实网格中顶点到顶点的平均距离。...LLS仅关注形状重建步骤，并将关键点对应关系作为输入。在我们的实验中，我们(在异常值拒绝之后)使用从LM派生的关键点对应作为LLS的输入。 DIR是一种基于像素的方法，采用密集模板对齐进行形状重建。
初始化 对于中性模型 ，我们使用泊松圆盘采样在中性 FLAME 网格 选取若干点作为高斯位置的初始化，其他高斯属性的初始化与 3DGS 相同。...对于口腔内部高斯 ，我们同样使用泊松圆盘采样，上牙高斯刚性绑定在头后部，下牙高斯则绑定在下颌关节具有最大蒙皮权重的顶点上。...对于每个视频帧，我们将 和 与追踪到的表情系数进行线性混合，重建高斯头部模型 。然后，根据追踪到的关节和姿态参数，使用 LBS 对 和 进行变换：、。...优化过程类似于 3DGS，涉及添加和删除高斯的自适应密度控制步骤。 在优化过程中，避免过拟合的关键在于保持每个高斯混合形状 与其对应的网格混合形状 的语义一致性，即 和 一致。...具体而言，对于每个高斯 ，令 为其在 和 中的属性差异，我们引入中间变量 使得： 其中， 为初始值， 为从 到 最接近 的曲面点位移大小， 为距离归一化线性函数，将 到 的最大位移差缩放为
本帖只介绍三种类型的 3D 图，它们在量化金融中最常用的，分别是 线框图 (wide frame) 曲面图 (surface) 条形图 (bar) 1 线框图 画线框图和曲面图数据都使用外汇波动率数据，...线框图采用值网格并将其投影到指定的三维表面上，用 plot_wireframe() 函数来实现，其参数 X, Y, Z 对应的每个点 (x, y, z) 可当成坐标画在立体图中。...3 条形图 3D 条形图和 2D 条形图相比，扩展了比较信息的能力。下面代码比较二项分布和泊松分布的概率质量函数 (PMF)。...为 20，p 为 0.5，λ 为 M 和 p 的乘积等于 10 时，二项分布和泊松分布的差别挺大的。...将 M 改成 100，p 改成 0.1 后，同样将 λ 设为 M 和 p 的乘积，再运行上面代码生成下图，发现二项分布和泊松分布的图几乎是一样的。
，或者形状模型，对模型进行智能检索，从点云数据获取模型的曲面模型等，诸如此类的问题解决方案在PCL中都有涉及。...例如kdtree和octree对海量点云进行高效压缩存储与管理，其中滤波、配准、特征描述与提前基础处理，可以应用于模型的智能检索，以及后期的曲面重建和可视化都在PCL中有相应的模块。...当然，肯定有科研工作者的在应用或者学习PCL了，笔者依托于中国农业大学、农业部信息获取重点实验室，在与创始人Ruda博士交流后，深感PCL在复杂的农业对象中有不可估量的作用，例如对动植物的重建测度、果蔬等分级检测等应用领域...为了进一步简化和开发，PCL被分成一系列较小的代码库，使其模块化，以便能够单独编译使用提高可配置性，特别适用于嵌入式处理中: libpcl filters：如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器...）进行模型拟合点云分割提取，提取多边形棱镜内部点云等等； libpcl surface：实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动最小二乘法平滑等； libpcl register：实现点云配准方法，
点云处理技术包括点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等方法技术，也包括结合图论、模式识别、机器学习、数据挖掘和深度学习等人工智能算法之后的解决实践应用中的同步定位与地图构建...在一些工业领域，如汽车制造业，许多零件的几何模型都通过逆向工程由油泥模型或实物零件获得，目前在 CAD/CAM 领域利用激光点云进行高精度测量与重建成为趋势，同时引来了新的问题，通过获取的海量点云数据，...来提取重建模型的几何参数，或者形状模型，对模型进行智能检索，从点云数据获取模型的曲面模型等，诸如此类的问题解决方案在 PCL 中都有涉及。...libpcl filters: 如采样、去除离群点、特征提取、拟合估计等数据实现过滤器。...libpcl surface: 实现表面重建技术，如网格重建、凸包重建、移动最小二乘法平滑等。 libpcl register: 实现点云配准方法，如 ICP 等。
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