算法核心：该算法是基于点法线之间角度的比较，企图将满足平滑约束的相邻点合并在一起，以一簇点集的形式输出。每簇点集被认为是属于相同平面。...这是因为曲率最小的点位于平坦区域，而从最平坦的区域增长可以减少区域的总数。...1）计算每个近邻点与当前种子点的法线角度差 (reg.setSmoothnessThreshold)，如果差值小于设置的阈值，则该近邻点被重点考虑，进行第二步测试；2）该近邻点通过了法线角 度差检验，如果它的曲率小于我们设定的阈值...::RegionGrowingpcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg; reg.setMinClusterSize (50); reg.setMaxClusterSize...3.注意，输入点点类型为 pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>，输出点为pcl::PointXYZRGB，因为分割完之后不同平面信息被 不同颜色标记，而被抛弃的点被红色标记。
算法的主要思想是：首先依据点的曲率值对点进行排序，之所以排序是因为，区域生长算法是从曲率最小的点开始生长的，这个点就是初始种子点，初始种子点所在的区域即为最平滑的区域，从最平滑的区域开始生长可减少分割片段的总数...那么就看一下代码的效果 #include #include #include pcl/point_types.h> #include pcl/io/pcd_io.h.../region_growing.h> int main (int argc, char** argv) { //点云的类型 pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr...pcl::PointCloud pcl::Normal>); pcl::NormalEstimationpcl::PointXYZ, pcl::Normal> normal_estimator...::RegionGrowingpcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg; reg.setMinClusterSize (50); //最小的聚类的点数 reg.setMaxClusterSize
::PointIndices> clusters; //区域生长分割器 pcl::RegionGrowingpcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg; //输入分割目标 reg.setSearchMethod...); //执行滤波处理，存储输出 PassThrough过滤或保留不再给定范围内的值 pcl::PassThroughpcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud...pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud (cloud); //创建一个空的KdTree对象，并把它传递给法线估计向量 //基于给出的输入数据集...//基于已给的输入数据集，建立kdtree pcl::KdTreeFLANNpcl::PointXYZ>::Ptrtree(new pcl::KdTreeFLANNpcl::PointXYZ>())...pcl::PFHSignature125>()); //使用半径在5厘米范围内的所有邻元素。
::PointIndices> clusters; //区域生长分割器 pcl::RegionGrowingpcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg; //输入分割目标 reg.setSearchMethod...pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne; ne.setInputCloud (cloud); //创建一个空的KdTree对象，并把它传递给法线估计向量 //基于给出的输入数据集...//基于已给的输入数据集，建立kdtree pcl::KdTreeFLANNpcl::PointXYZ>::Ptrtree(new pcl::KdTreeFLANNpcl::PointXYZ>())...pcl::PFHSignature125>()); //使用半径在5厘米范围内的所有邻元素。...-dev不同） 最后： 拷贝pcl文件夹下的所有文件到python的site-packges/pcl下（setup.py不拷贝这些文件，否则python import pcl智能在python-pcl
pcl::search::Searchpcl::PointXYZ>::Ptr tree = boost::shared_ptrpcl::search::Searchpcl::PointXYZ> >...(new pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud...pcl::Normal>); pcl::NormalEstimationpcl::PointXYZ, pcl::Normal> normal_estimator; normal_estimator.setSearchMethod...::RegionGrowingpcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg; std::vectorpcl::PointIndices> cluster_indices; reg.setMinClusterSize...pcl::PointCloud::Ptr all_cloud_cluster(new pcl::PointCloud); all_cloud_cluster->resize
一 点云拼接流程 二 基于特征描述子的点云配准实验 2.1 第一组实验：源点云与目标点云完全相同，位姿不同； 输出信息： VoxelGrid_Filter has finished in 0 s VoxelGrid_Filter...针对此问题，将源点云与目标点云中具有相同特征的点云部分分割出来，来计算变换矩阵； 分割出相同特征的点云（兔头）配准如下： 可以发现，红色点云与蓝色点云重合度较高，配准效果较好。...计算兔头的配准后转换矩阵，对源点云和目标点云进行配准。 可以发现，红色点云与蓝色点云配准效果改善很多，但也存在一定误差。 由以上实验可以得出： 1）重合点云的数量越多，配准越好。...::ApproximateVoxelGrid approximate_voxel_filter;//利用体素网格的中心（长方体的中心）代替原始点 //approximate_voxel_filter.setLeafSize...::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); pcl::RegionGrowing<PointT, NormalT
PCL曲面聚类分割算法优缺点分析 六. 区域增长算法、欧几里得聚类算法 七. PCL AABB和OBB包围盒算法 目录 一....这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。...PCL曲面聚类分割算法优缺点分析 三种数据分割方法的比较： 1）基于模型拟合的方法 常见的有Hough变换法，RANSAN法（直接建立Ax+By+Cz+D=0的关系式，然后使用最小二乘法进行参数确定）...，现已被应用于3D分割中，PCL中的类pcl::RegionGrowing用来实现点云的区域生长分割。...PCL AABB和OBB包围盒算法 https://blog.csdn.net/qing101hua/article/details/53100112 OBB包围盒算法 ? ?
口电平变化中断 ◆ 内建高精度 1.2V 基准电压- 其它外设中断 ◆ LVR 可选：1.8V/2V/2.5V/3V◆ 定时器- 8 位定时器 TIMER2◆ 内置比较器模块- 正端可选：RB1/电阻分压输出- 负端可选...由于 PCL 和 ACC 的值相加即可得到新的 PCL，因此，可以通过对 PCL加上不同的 ACC 值来实现多地址跳转。...ACC 值若为 n，PCL+ACC 即表示当前地址加 n，执行完当前指令后PCL 值还会自加 1，可参考以下范例。如果 PCL＋ACC 后发生溢出，PC 不会自动进位，故编写程序时应注意。...这样，用户就可以通过修改 ACC 的值轻松实现多地址的跳转。PCLATH 为 PC 高位缓冲寄存器，对 PCL 操作时，必须先对 PCLATH 进行赋值。...在这片神秘而关键的寄存器领域内，蕴藏着四项至关重要的配置选项：1. WDT（看门狗选择），它如同MCU的忠诚卫士，时刻监视着系统的运行状态。
显然，答案就是矩阵的特征值与特征向量，当[u v]T 取特征向量方向的时候，矩阵M只有拉伸作用，而没有旋转作用，这时的投影长度是最长的（如果反向投则是负的最长）。 ...别紧张，pcl 说这样能行，那就肯定能行咯，先定性的分析一下Harris3D的理念。 ...4.PCL对Harris算法的实现 根据以上分析，在PCL的API文档的帮助下，我尝试了一下 Harris3D 算法。感谢山大的毕同学提供的点云，该点云是场景点云而不是一般的物体点云。...pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile ("F:\\PCL\\PCD\\both.pcd", *cloud); boost...pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_out (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZI>); pcl::HarrisKeypoint3Dpcl:
前言 最近主要在研究点云后处理模块，虽然一直在丰富完善我们自己编写的点云库，但是对于PCL的源码，非常具有参考价值。因而，对于PCL的源码编译工作，显得格外重要。...一 编译依赖库准备工作 PCL从源码搭建开发环境是指需要自行编译链接第三方库，然后再编译安装PCL库。 为了编译PCL库的每一个组件，需要下载并编译一系列PCL依赖的第三方库。...以上的几个库为我接下来将要依次编译的库，除此以外，根据需要，PCL所依赖的其他外部库还有如下： Googletest库，用于建立测试单元，可选。...我们将上述下载好的外部库，存放到E:\PCL\PCL_extern_libs目录下，如图： ? 好的，闲话少说，让我们一起开干吧。...二 PCL1.8.1源码编译 第一步：boost库的编译 首先boost_1_65_1目录下的文件如下图所示： ?
具体来说，对于一个查询（Query）目标原型，团队将相应的支持（Support）目标原型视为正样本，而将查询（Query）和支持（Support）中的DO原型视为负样本。...接下来，团队提出一个PCL损失函数来强制原型嵌入在目标原型中相似，而在目标原型和DO原型之间不相似。这样一来，PCL可以有效地帮助网络区分目标物体和DO。...团队提出了一种PCL方法来提高模型能力，以便更好地区分目标物体和DO。...然而，团队提出的NTRENet可以在BG和DO区域中以更少的假正类预测获得更准确的结果，从而清楚地证明了方法的有效性。 图表3：PCL上负样本的结果比较。...此外，团队还提出了PCL来提高模型能力，以更好地区分目标物体和 DO。在两个基准数据集上进行的大量实验证明了这一方法相较于过往方法的性能优势。
（1）点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。...那么我们就可以直接创建一个有序的规则的点云，比如一张平面，或者我们直接使用Kinect获取的点云来可视化深度的图，所以首先分析程序中是如果实现的点云到深度图的转变的，（程序的注释是我自己的理解，注释的比较详细...pcl/range_image/range_image.h> //关于深度图像的头文件 #include pcl/io/pcd_io.h> #include pcl/visualization.../range_image_visualizer.h> //深度图可视化的头文件#include pcl/visualization/pcl_visualizer.h> //PCL可视化的头文件...深度传感器X方向的角度分辨率 angular_resolution_y深度传感器Y方向的角度分辨率 pcl::deg2rad (360.0f)深度传感器的水平最大采样角度 pcl::deg2rad
作者提出了原型对比学习（PCL），它是无监督表示学习的一种新方法，综合了对比学习和聚类学习的优点。...在 PCL 中，作者引入了一个「原型」作为由相似图像形成的簇的质心。将每个图像分配给不同粒度的多个原型。...作者希望 PCL 可以扩展到视频，文本，语音等领域，让 PCL 激励更多有前途的非监督式学习领域的研究，推动未来人工智能的发展，使人工标注不再是模型训练的必要组成部分。...基于此，本文构造了一个难负对的思想，主要目的在于，把离样本点距离很近但是又确实不属于同一类的样本作为负样本，加大了负样本的难度，从而使得类与类之间分的更开，来提升对比学习模型的表现。...，然而，增加内存或batch size并不能使得性能一直快速提升，因为更多的负样本并不一定意味着带来更难的负样本。
图1 加入或资助PCL的开发组织、研究所、公司 ? 图2 加入PCL开发的组织全球地理分布 PCL是集体智慧的结晶，是大家共同努力的结果。...笔者相信在近几年内会有更多的人和组织加入到这个项目中来，共享开源PCL带来的各自领域的成果。 PCL的潜在应用领域 前面讲述了，在这么短时间，如此多的组织个人和公司加入到PCL开源项目中来，为什么？...、辨识，与图像信息在机器人领域的应用一样，需要强大智能软件算法支撑，PCL就为此而生，最重要的是PCL本身就是为机器人而发起的开源项目，PCL中不仅提供了对现有的RGBD信息的获取设备的支持，还提供了高效的分割...PCL的结构和内容 如图3PCL架构图所示，对于3D点云处理来说，PCL完全是一个的模块化的现代C++模板库。...图3 PCL架构图 从算法的角度，PCL是指纳入了多种操作点云数据的三维处理算法，其中包括：过滤，特征估计，表面重建，模型拟合和分割，定位搜索等。
ROS kinetic完整版中本身已经包含了pcl库，同时ROS自带的pcl_ros 包可以连接ROS和PCL库。...我们从一个简单的Voxel Grid Filter的ROS节点实现来了解一下PCL在ROS中的基本用法，同时了解PCL中的一些基本数据结构： 在ROS项目中引入PCL库 在此我们假定读者已经自行安装好ROS...（点的集合），我们可以指定点的数据结构，在上述实例中，采用了 pcl::PointXYZI 这种类型的点。...intensity，即反射强度，是指激光雷达的激光发射器发射激光后收到的反射的强度，通常所说的16线，32线激光雷达，其内部实际是并列纵排的多个激光发射器，通过电机自旋，产生360环视的点云数据，不同颜色的物体对激光的反射强度也是不同的...pcl_test pcl_test.launch 新建终端，并运行我们的测试bag。
PCL 介绍 PCL（Point Cloud Library，点云库）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源 C++ 编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及点云获取...如果说 OpenCV 是 2D 信息获取与处理的结晶，那么 PCL 就在 3D 信息获取与处理上具有相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式，可以免费进行商业和学术应用。 2....、辨识，与图像信息在机器人领域的应用一样，需要强大智能软件算法支撑，PCL 就为此而生，最重要的是 PCL 本身就是为机器人而发起的开源项目，PCL 中不仅提供了对现有的 RGBD 信息的获取设备的支持...PCL 结构 对于 3D 点云处理来说，PCL 完全是一个模块化的现化 C++ 模板库，PCL 架构图如下所示： PCL 基于以下第三方库：Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI...从算法的角度，PCL 是指纳入了多种操作点云数据的三维处理算法，其中包括：过滤、特征估计、表面重建、模型拟合和分割、定位搜索等。
PCL库简介 我们理解了点云的概念，再看看PCL点云库，这个是我们依赖的编程的基础库，对于点云的处理，有太多的库了，这里我们主要以PCL库为主， PCL（Point Cloud...对于3D点云处理来说，PCL完全是一个的模块化的现代C++模板库。...、辨识，与图像信息在机器人领域的应用一样，需要强大智能软件算法支撑，PCL就为此而生，最重要的是PCL本身就是为机器人而发起的开源项目，PCL中不仅提供了对现有的RGBD信息的获取设备的支持，还提供了高效的分割...、特征提取、识别、追踪等最新的算法，最重要的是它可以移植到android、ubuntu等主流Linux平台上 PCL库模块介绍 从算法的角度，PCL是指纳入了多种操作点云数据的三维处理算法，...PCL库安装 根据PCL库起源于ROS，而ROS是基于Ubuntu的，所以我们安装PCL库在Ubuntu系统上十分简单，但是在windows上也是可以安装的，只是在很多小伙伴的吐槽和询问下，总结出
，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于 其近邻的检索方式的不同，并且可以互相转换。...（这一章是我认为非常重要的） 模块RangeImage相关概念以及算法的介绍 深度图像（Depth Images）也被称为距离影像（Range Image），是指将从图像采集器到场景中各点的距离值作为像素值的图像...（1）PCL中的模块RangeImage相关类的介绍 pcl_range_image库中包含两个表达深度图像和对深度图像进行操作的类，其依赖于pcl::common模块，深度图像（距离图像）的像素值代表从传感器到物体的距离以及深度...=pcl::deg2rad(360.0f), float max_angle_height=pcl::deg2rad(180.0f), const Eigen::Affine3f &sensor_pose..., char** argv) { pcl::PointCloudpcl::PointXYZ> pointCloud; //定义点云的对象 // 循环产生点云的数据 for (float
Robot-mounted LiDAR Mapping Systems 作者：Liudi Yang, Sai Manoj Prakhya, Senhua Zhu and Ziyuan Liu 编辑：点云PCL...变化检测模块输出负差异base ND(t)与正差异session PD(t+1)。版本控制模块更新基准地图至base map(t+1)，存储差异与边界信息，释放新会话地图内存。 图 4....地图变化检测 - 给定基础地图(t)和会话地图(t+1)，地图变化检测识别出负差异基础ND(t)和正差异会话PD(t+1)。...负差异是指在基础地图中存在但在会话地图中消失的物体，而正差异是指在会话地图中新增的地图数据。...该系统存储这些正向和负向差异，以促进地图版本控制的前进，即更新基础地图，此外，为了允许重建以前的会话地图，它使用点云库（PCL）中的凸包滤波器计算并保存每个新会话地图的边界。
二、基因表达谱数据 基因表达谱数据文件有四种文件格式，分别是 GCT 格式、RES 格式、PCL 格式和 TXT 格式，其中我们比较常用的有 GCT 格式和 TXT 格式，RES 和 PCL...其中第一行第一列是默认的格式，一般为#1.2 或#1.3，10100 是指基因数，50 是指样本数，Name 下面一般是基因名或基因探针，本例中是基因名，如果是基因探针，则分析时要进行基因探针的转换。...上图是 RES 格式的具体要求，不常用，第 1 行中主要是数据呈现形式格式，如 PPT 所示反斜杠 t 代表一个分隔符。第 2 行中主要是样本的描述格式，这一行是被 GSEA 忽略的。...上图是PCL 格式的具体要求，同样不常用，大家自行了解。 上图是TXT 格式，是我们较常用的格式。...分类文件比如肿瘤组织和正常组织的比较， 连续变量如时间序列或基因谱之类的文件 一般我们比较常用的是分类文件。 上图是表型格式的具体要求。
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