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拼接

拼接,配准,注册说的是同一个概念,就是寻找对齐不同点云之间的空间变换的过程。...找到这种转换的目的包括将多个拼接为全局一致的模型,并将新的测量值映射到已知的云以识别特征或估计其姿势 寻找不同点云空间变换矩阵有两种方法: 1、拍摄图像或使用扫描设备扫描时记录每个云的相对位姿...直接根据平移和旋转矩阵对云进行变换、拼接。此种方法要求拍摄图像或扫描云数据时记录相机或扫描设备与每个云的相对位姿,从而可求出每个云之间相对位姿。...拼接成功的判定 拼接成功的判定,最关键的是“成功”的定义。一般是计算两个云的重叠区域的大小,重叠区域可以根据点云特征来加权计算。当重叠区域面积或者比例大于一定的阈值,就判定为成功。...如何融合已经拼接的数据? 拼接好的云数据,会有很多重叠部分,对于重叠部分,一般由两种方法:平均融合和去除重叠。顾名思义,平均融合就是将重叠部分的平均起来。

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复习知识 -- JS高效拼接字符串

image.png JS拼接字符串,一种是用变量 += ,另一种是用 join。这个办法我早就知道,但一直用的不是很熟练,今天就复习一下。...第一是js的字符串连接方式; 第二是把length给缓存起来,不要每次操作都去读length的值。 在JS里,字符串一但赋值之后,就不能修改了。...但事实上,是JS新建一个临时字符串,把它赋值为456,然后返回这个新字符串,还同时销毁了原始的字符串。 你看这好几个步骤,这是有资源开销的,所以这种的效率很低。...但在JS高程里也提了,说是,,,反正大意慢说现在新版本浏览器已经解决了 += 效率低的问题。 就是说 += 和 join的效率是一样的。我是没测试过,就当复习这个知识吧。

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    MySQL字段拼接三个函数

    MySQL中如果对字段有拼接需求,可以利用原生提供的三个函数,功能虽然相近,但细节略有不同,针对不同的场景,选择不同的方案, concat() concat_ws() group_concat() 1....concat()函数 可以实现多个字段使用空字符串拼接为一个字段,如下所示, mysql> select concat(id, type) from mm_content limit 10; +---...,默认是用空字符串进行拼接的,我们可以利用concat_ws()方法嵌套一层, mysql> select group_concat(concat_ws(',', id, name) separator...+------------------------------------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec) 针对不同的场景,可以选择不同的字符串拼接函数...参考链接, https://www.zhuxianfei.com/database/mysql/43287.html 如果您认为这篇文章有些帮助,还请不吝下文章末尾的"赞"和"在看",或者直接转发pyq

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    【3D篇】拼接

    拼接流程 二 基于特征描述子的云配准实验 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...1 15.0284 0 0 0 1 配准后效果图(绿色:源点云,红色:目标点云,蓝色:配准点云): 可以发现,红色云与蓝色云完全重合...2.3 第三组实验:源点云(90°)与目标点云(45°)存在少部分重合; 配准后效果图(绿色:源点云,红色:目标点云,蓝色:配准点云): 可以发现,红色云与蓝色云重合度很低,配准效果很差。...针对此问题,将源点云与目标点云中具有相同特征的云部分分割出来,来计算变换矩阵; 分割出相同特征的云(兔头)配准如下: 可以发现,红色云与蓝色云重合度较高,配准效果较好。...可以发现,红色云与蓝色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)重合云的数量越多,配准越好。

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    图像特征、投影变换与图像拼接

    全景拼接图像视角范围360x180° 全景拼接是通过先拍摄不同视角的多张图像,然后将它们拼接而成的: ? 那么,像下面这样几个视角拍摄的图像,我们是不是直接拼接平移这些图像然后拼接就可以了呢? ?...而在全景拼接中,假如我们要把在不同相机中心位置拍摄的图像通过投影变换拼接到一起时,会怎么样呢?比如下图,我们要将图像平面1和2通过投影变换到绿色线表示的共同平面上去,从而实现拼接,此时会怎样呢? ?...这个时候,你会发现合成平面上的很可能会出现无法确定来源的情况,这实际上就是由于“视差”导致的。也就是说,在图像拼接时,2D投影变换(也称为单应变换)无法应对相机中心平移导致的视差现象。 ?...比如说上图,其中我们选择的要求: 在两个视角中都很显著 在两个视角中都容易检测 不会和其他的混淆 我们称这种为”特征“。有一种基础的,容易理解的特征为”角“,通过下图很容易可以理解: ?...在实际使用时,会发现局部区域有大量都满足算子>threshold的条件,因此还需要采用“非极大值抑制”的方法,选择局部区域算子最大的作为最终的特征。我们来实际看看在图像中寻找角的过程: ?

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