传统的2D目标检测，像是SSD、YOLO等，识别的结果是一个边界框（bounding box）
这个图来自链接 http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/112-pca-principal-component-analysis-essentials/
昨天讲了一下Python和C语言交互，没有看昨天或者之前的文章点一下历史消息或者这里：
R（又称R语言）是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。通俗点说，R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库（得益于开源社区），这让她看起来既美又实用。与其他同类软件（如 SPSS）相比，R的特点是纯命令行的，这倒也好，我们更应该把注意力放在数据本身，而非统计工具的UI。
由外国人编写的freegames是一个免费的开源游戏集合,这个很方便了我们的开发简单的游戏,又能更好的激发我们学习编程的乐趣
用于显示3D点云的软件有很多，比如最常用的CAD。 当然，还有一些常用的专业显示工具，比如CloudCompareStereo、MeshLab、Geomagic Foundation 2015等。
Mediapipe是Google开发的一种跨平台框架，用于构建实时音频、视频和多媒体数据处理应用程序。它提供了一系列预构建的机器学习和计算机视觉模型，可用于实现诸如姿势识别、人脸检测、手势识别、目标追踪等应用。Mediapipe的主要特点是高效、可扩展和跨平台，它支持多种操作系统（包括Android、iOS和桌面操作系统）和多种编程语言（包括C ++、Python和Java）。
移动和绘制 forward() | fd() 前进 backward() | bk() | back() 后退 right() | rt() 右转 left() | lt() 左转 goto() | setpos() | setposition() 前往/定位 setx() 设置x坐标 sety() 设置y坐标 setheading() | seth() 设置朝向 home() 返回原点 circle() 画圆 dot() 画点 stamp() 印章 clearstamp() 清除印章 clearstamps() 清除多个印章 undo() 撤消 speed() 速度
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。
在学习过程中，很多东西过一段时间可能会遗忘，所以产生了录制视频的想法。不能算“视频教程”，只能算是备忘吧。在【点云备忘录】这个系列中，将用录屏+讲解的形式记录一些点云学习过程中对于代码和文章的理解，也会分享一些有用的技能。
本文干货很多，so给一个传送门，咱们就不搬砖了。http://python.jobbole.com/83523/
http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后，有demo可以查看
入手pyqt没有几天，想把pyqt系类基础挨个实践一遍。 这一节是pyqt5的QPainter绘制基础图形。 开发环境：
将pl.plot(x, y) 改为 pl.plot(x, y, 'o') ，可得到下面的图：
本文简要介绍了机器学习中拓扑数据分析的力量并展示如何配合三个Python库：Gudhi，Scikit-Learn和Tensorflow进行实践。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
一、先说说什么是EmWin，它就是一款中间软件包，弄好了之后，我们的界面设计就会变得很简单，在电脑GUI_Builder上做一个界面，生成.c文件，复制到自己的工程里面，我们的显示屏就能得到一模一样的功能。
PCL（Point Cloud Library）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，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。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同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用
https://developer.nvidia.com/blog/detecting-objects-in-point-clouds-with-cuda-pointpillars/
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先，介绍了多视图几何的相关概念和常用算法，包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着，介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码，以及该库在点云处理中的应用。最后，分享了关于深度学习的一些学习资料，包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享，能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
需求：已有一帧完整点云，需要提取点云中的平面（比如提取点云文件中尺寸为10x1x3m的平面）。
（感谢前辈）转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72116675
0825自我总结 Pillow模块图片生成 一.模块安装 pip3 install pillow 二.模块的载入 import PIL 三.django结合img标签生成图片 img.html url.py from django.conf.urls import url from django.contrib import admin #主路由导入视图内函数 from app import views urlpatterns = [ url(r'^img/',
这里的编辑只针对点线面或注记也就是ArcGIS要素类，在编辑的过程中无法增加新的字段，编辑结束后要记得保存。
前面已经炫过别人用turtle这个包画的小猪佩奇了。接下来我们正式开始学习这个神奇的模块。后面我们可以自己试着画一些有意思的东西。
自动驾驶技术正逐渐成为现实，而Autoware是一个开源的自动驾驶软件框架，旨在为开发人员提供一个完整的解决方案。本文将对Autoware的源码进行剖析，并介绍如何进行实际的开发实践。
代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「PREDATOR」，即可直接下载。
本文提出了一种快速鲁棒的点云配准算法，对存在离群噪声点的点云数据具有较好的配准效果。首先使用了截断最小二乘（Truncated Least Squares TLS）代价函数重新构造配准问题 ，该代价是的估计点对时能够对大部分的不正确的对应点不加入计算，然后使用了一个通用的图论框架来分离尺度，旋转和平移，从而允许对这三个变换矩阵进行级联求解，尽管这三个矩阵在本质上仍然是非凸的组合函数，但是论文中：
我们知道，照相机的原理是将一个三维场景投影到二维平面。所谓视觉三维重建，顾名思义就是从已有的二维图像中复原原始三维场景。
python是一门高级编程语言，简单易学，特别容易上手实战，能收获满满成就感。只要学会基础知识，你就可以在各个领域大展拳脚，主要就是因为python的朋友圈（生态）热闹。
Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion
turtle 库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始。
大家好，在上一次推送中，我们一起学习了Python的计算和控制流，今天我们一起来学习数据对象和命名。
最近在做TOF相机相关的软件，近年来tof相机开始在手机，车载设备，VR等应用开始增多，产业也开始量化，是一个不错的3维相机的方向。
激光雷达是利用激光束来感知三维世界，通过测量激光返回所需的时间输出为点云。它集成在自动驾驶、无人机、机器人、卫星、火箭等许多领域。
import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget from PyQt5.QtGui import QPainter, QColor, QFont from PyQt5.QtCore import Qt
算法涉及到了一个平面几何的知识。就是三角形p1p2p3的面积等于以下行列式的二分之一： \(\begin{array}{cccc} | x1 & y1 & 1 & | \\ | x2 & y2 & 1 & | &=\\ | x3 & y3 & 1 & | \\ \end{array}\)
文章：FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation
Open3D是一个开源库，支持处理3D数据的软件的快速开发。Open3D前端在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端经过高度优化，并设置为并行化。我们欢迎来自开源社区的贡献。
这里我们使用的是【matplotlib】生成的，但是我用的是中文的title，故而里需要单独加上两句话：
算法涉及到了一个平面几何的知识。就是三角形p1p2p3的面积等于以下行列式的二分之一： % <![CDATA[ \begin{array}{cccc} | x1 & y1 & 1 & | \\ | x2 & y2 & 1 & | &=\\ | x3 & y3 & 1 & | \\ \end{array} %]]>
MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。
Thanks to LOAM, A-LOAM, and LIO-SAM code authors. The major codes in this repository are borrowed from their efforts.
计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍，【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下，涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章 双目视觉的匹配算法综述 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究（综述） 单目图像的深度图估计：综述 机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos
对于自动驾驶、机器人技术、导航系统和三维场景重建等应用，通常使用激光雷达和相机传感器捕获同一场景的数据。为了准确地重建场景中的对象，有必要将激光雷达和相机输出融合在一起，激光雷达相机外参估计出刚性变换矩阵，旋转+平移、6自由度，该矩阵建立三维激光雷达平面中的点与图像平面中的像素之间的对应关系。
这是3D 点云的深度学习框架，提供常见的点云分析方法的一种通用深度学习模型。它主要依赖Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架能够以最小的代价和极大的可重复性来构建精简而复杂的模型。目标是建立一个工具，用于对SOTA模型进行基准测试，同时允许研究者们有效地研究点云分析，最终目标是建立可应用于实际应用的模型。
近些年来，随着计算机软硬件等的不断发展，计算机视觉、现实增强等让那些我们觉得不会发生的事情发生了，不得不说，科技正在改变我们的生活，给我们的生活带来了更多的便利。
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url.py
from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin
#主路由导入视图内函数
from app import views
urlpatterns = [
url(r'^img/',
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