ASC点云以第一行第一列为开始点(0位),从左往右写入,写到第一行最后一列时,换行,从第二行第一列开始继续写入,以此往复,直到最后一行最后一列点。
雷达在反法西斯战争中发挥了重要作用,在英国战场雷达的出现可以说是扭转战局的关键力量。
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上周点云公众号开启了学习模式,由博主分配任务,半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来!
在众多存储点云的文件格式中,有些格式是为点云数据“量身打造”的,也有一些文件格式(如计算机图形学和计算机和学领域的3D模型或通讯数据文件)具备表示和存储点云的能力,应用于点云信息的存储。本文将这些文件格式一并视为“点云存储文件格式”。
GIS数据有很多种分类方式,按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据,还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式,也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
https://pan.baidu.com/s/1XaKFZLudnnISui7lV8540A
由于项目涉及点云目标识别和定位等相关内容,因此开始接触基于PCL的三维点云处理。对于PCL,官方解释是:PCL(Point Cloud Library,点云库)是吸收了前人点云相关研究的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、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。本系列文章主要记录关于PCL点云库的学习过程。
原文:树莓派Pi4B+激光雷达SLAM建图环境搭建(Ubuntu20.04.3 + ROS Noetic)
上周在一篇共享的开源的方案中我们介绍了理论的研究部分,处于好奇,本人决定亲自测试一下该开源的方案,虽然了解PCL的同学应该都知道,该开源库中也有关于点云的压缩和解压的研究,效果也很好。在之前的博客中,我们有过介绍,将来如果有机会更加可以继续深入解析其中的理论以及代码部分,这里我们首先来学习一下这一优秀的开源代码。首先介绍一下这篇文章《Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression》
点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示,而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。不经如此,除(X,Y,Z)代表的几何位置信息之外,点云数据还可以表示一个点的RGB颜色,灰度值,深度,分割结果等。
文章:Annotation Tool and Urban Dataset for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
(1)class pcl::FIleReader:定义了PCD文件的读取接口,主要用作其他读取类的父类 pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类
我对点云模块了解得也不算深入,此处单纯地想和大家分享一下这几天我所学习到的点云滤波知识,如有不到之处,还请后台留言多多指正。
在逆向工程,计算机视觉,文物数字化等领域中,由于点云的不完整,旋转错位,平移错位等,使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准,为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标系,将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云,然后就可以方便进行可视化的操作,这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准,和自动配准,点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位,从而达到两块点云自动配准的效果,其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换,以得到整体的数据模型,问题的关键是如何让得到坐标变换的参数R(旋转矩阵)和T(平移向量),使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小,,目前配准算法按照过程可以分为整体配准和局部配准,。PCL中有单独的配准模块,实现了配准相关的基础数据结构,和经典的配准算法如ICP。
“ 点云数据共享点云场景图层包后,ArcGIS Pro查看点云场景图层会有被抽稀的效果,通过调整点云符号大小和点密度来控制其显示效果”
首先分享音乐,以为编辑内容真的很麻烦。以下来自提问者的总结,希望大家有做过相关的研究的,可以提出你们的思路,一起交流:
这里主要针对PCL库中outofcore做一些介绍,查询外网文献以及相关模块的相关资料写出以下内容,该模块就是为了实现大规模点云的载入与显示,渲染等问题。
近年来我国很多企事业单位(如北京北科天绘、武汉海达数云、成都奥伦达、禾赛科技、深圳大疆及中科院上海光机所等)的激光雷达设备研制成果显著,自主产品不断地推陈出新,设备功能与性能愈发强大,并进一步向消费级产品迈进,行业应用也从早期的军事应用拓展到社会和国民经济发展的方方面面,如地形测绘、林业资源调查、电力巡检、数字城市、无人驾驶及遗产保护等。激光雷达硬件的快速发展与行业应用需求的急剧增加,对海量密集点云数据的处理时效、定量化应用水平、性能与功能强大的数据处理软件研制提出了新的挑战。
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PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案。显然,这只能用有序的点云来完成,因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致。例如,如果你从一个传感器Kinect或Xtion的点云,你可以用这个来检索640x480 RGB图像匹配的点云。
由于 3D 本身数据的复杂性和 MMDetection3D 支持任务(点云 3D 检测、单目 3D 检测、多模态 3D 检测和点云 3D 语义分割等)和场景(室内和室外)的多样性,整个框架结构相对复杂,新人用户的上手门槛相对较高。所以我们推出新的系列文章,让各个细分方向的用户都能轻松上手 MMDetection3D,基于框架进行自己的研究和开发。在系列文章的初期,我们会先带大家了解整个框架的设计流程,分析框架中的各种核心组件,介绍数据集的处理方法,然后再对各个细分任务及经典模型进行具体细节的代码层级介绍。同时也欢迎大家在评论区提出自己的需求,我们会收集各位的反馈补充更多的文章教程 ~
(1)学习如何连接两个不同点云为一个点云,进行操作前要确保两个数据集中字段的类型相同和维度相等,同时了解如何连接两个不同点云的字段(例如颜色 法线)这种操作的强制约束条件是两个数据集中点的数目必须一样,例如:点云A是N个点XYZ点,点云B是N个点的RGB点,则连接两个字段形成点云C是N个点xyzrgb类型
首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法,再创建一个点云索引向量cluster_indices,用于存储实际的点云索引信息,每个检测到的点云聚类被保存在这里。请注意: cluster_indices是一个向量,对每个检测到的聚类,它都包含一个索引点的实例,如cluster_indices[0]包含点云中第一个聚类包含的点集的所有索引。
Apollo 系统传感器是以 Lidar 为主的,本文整理在 Apollo 6.0 中 Lidar 的基本代码流程。
要找到免费的激光雷达数据处理软件并不容易,因此在这篇文章中,我们将介绍6个最出色的免费或开源的LiDAR软件,可以用于3D点云查看、点云数据分析、点云操作等。
以激光扫描为代表的主动采集装备在易操作性、机动灵活性、智能化、高效化等方面日益成熟,利用三维成像技术采集密集点的空间坐标、色彩纹理和反射强度等信息,可高保真且快速重建被测目标的三维实体,在工程测量、生物医学、智慧城市、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等科学与工程研究中发挥十分重要的作用[1-4]。
PDAL是点云数据处理的库。这是一个C/C++开源库,用于点云数据的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理,但它也不限于激光雷达数据。
三维点云为物理世界精细数字化提供了高精度的三维表达方式,广泛应用于三维建模、智慧城市、自主导航系统、增强现实等领域。然而点云的数据海量、非结构化、密度不均等特点给点云的存储和传输带来了巨大挑战,因此在有限的存储空间容量和网络传输带宽中实现低比特率、低失真率的点云压缩具有重要的理论意义和实用价值。
来源:https://github.com/Tian-Yifei/LSOOD-LiDAR-Scanning-Outdoor-Object-Dataset
(1)正态分布变换进行配准(normal Distributions Transform)
Draco 由谷歌 Chrome 媒体团队设计,旨在大幅加速 3D 数据的编码、传输和解码。因为研发团队的 Chrome 背景,这个开源算法的首要应用对象是浏览器。但既然谷歌把它开源,现在全世界的开发者可以去探索 Draco 在其他场景的应用,比如说非网页端。目前,谷歌提供了它的两个版本: JavaScript 和 C++。
Windows下使用VisualSFM + CMVS/PMVS +MeshLab进行三维重建
关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看 wiki.ros.org/pcl/Overview
标题:The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
记录关于我们运行roslaunch openni_launch openni.launch 命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理,只有知道它们的数据结构,才能很好的对数据进行处理,我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型,比如下面这些话题是我们经常使用的 /camera/depth/image /camera/depth/image_raw /camera/depth/points /camera/ir/image_raw /camera/rgb/image_color /camera/rgb/image_raw
在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分,
建立空间索引在点云数据处理中已被广泛的应用,常见的空间索引一般是自顶向下逐级划分空间的各种空间索引结构,比较有代表性的包括BSP树,KD树,R树,CELL树,八叉树等索引结构,其中就属KD树和八叉树在3D点云中的应用最为广泛,KD树的理论基础在上一篇推文中已经讲解,那么我们知道PCL库中已经对KD树和八叉树的数据结构的建立和索引的方法进行的实现,以方便在此基础上的其他点云的处理操作。
http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后,有demo可以查看
基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得。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。
代码:https://github.com/LiangliangNan/Easy3D
在上一篇文章 点云配准(一 两两配准)中我们介绍了两两点云之间的配准原理。本篇文章,我们主要介绍一下PCL中对于多幅点云连续配准的实现过程,重点请关注代码行的注释。
https://developer.nvidia.com/blog/detecting-objects-in-point-clouds-with-cuda-pointpillars/
本文介绍一篇基于RGB图像的单目三维目标检测的文章AM3D,该文发布于ICCV 2019《Accurate Monocular 3D Object Detection via Color-Embedded 3D Reconstruction for Autonomous Driving》。输入单幅RGB图像,输出三维Bounding Box信息。
2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh,被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。相关的论文标题为:
是否可以通过将激光雷达与摄影测量技术相结合来提高点云的精度和密度?激光雷达数据可以穿透树木并测量阴影区域,以生成非常精确的点云。被动成像相机可导出更详细的 3D 模型,并使用多光谱信息对点云进行编码,从而实现有用的彩色点云分类。如果有可能合并这些技术呢?中性密度滤镜会对点云颜色产生什么影响?本文更详细地探讨了定量和定性点云增强。
文章:LiDAR-based curb detection for ground truth annotation in automated driving validation
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