在常用基准测试中,本文在合成数据和真实扫描数据上实现了任意尺度点云上采样的最新结果。 2 方法 本文旨在进行点云上采样,将稀疏点云转换为密集且均匀分布的点云。首先通过学习无符号距离场来表示连续表面,并借助局部距离指示器来指导上采样过程。具体地,首先训练局部距离指示器(LDI)以学习局部区域的上采样先验。然后...
点云上采样是指通过算法在原始点云数据的基础上生成更多的点,以增加点云的密度。这在很多应用场景中非常有用,比如3D重建、虚拟现实、机器人导航等,可以帮助提高后续处理(如表面重建、特征提取等)的精度和效果。 PCL库中与上采样相关的功能或方法 PCL(Point Cloud Library)是一个功能强大的开源库,用于处理2D/3D图...
由于点云数据的稀疏性和不规则性,所以用深度神经网络学习和分析3D点云一直以来是一个具有挑战性的工作。这篇文章中我们提出了一种数据驱动的点云上采样技术。核心思想是学习每个点的多层次特征,然后利用不同的卷积分支在特征空间的中进行扩充,然后将扩充后的特征进行分解并重建为上采样点云集。我们的网络应用于块状...
点云上采样是从稀疏点云生成密集均匀点集的过程,对三维计算机视觉至关重要。传统方法通常会将稀疏点云分割成局部区域,上采样后合并,但这容易导致不一致性、异常值或不均匀性。本文提出了一种新方法,利用局部先验知识学习无符号距离场进行点云上采样。本文训练了局部距离指示器(LDI),预测查询点到局部隐式表面的无符号...
简介:Open3d系列 | 3. Open3d实现点云上采样、点云聚类、点云分割以及点云重建 1. Open3d点云下采样 点云下采样是对点云以一定的采样规则重新进行采样,目的是在保证点云整体几何特征不变的情况下,降低点云的密度,进而可以降低相关处理的数据量和算法复杂度。下面介绍三种下采样方式:体素下采样、均匀下采样、随...
具体来说,我们的贡献可以概括为:• 将上采样问题分解为中点插值和位置细化,从而实现任意上采样率。• 将细化步骤表述为点对点距离最小化过程。• 提出P2PNet 以可微分的方式估计点对点距离。 点云上采样的常见做法通常包含以下三个关键步骤:(1)特征提取:从低分辨率点云中捕获逐点语义特征。(2)特征扩展:根据...
来自港中文和特拉维夫大学的研究人员在今年的ICCV上提出了一种基于生成对抗的方法PU-GAN,将点云上采样、均匀化点云补全等修复任务集成在了一起,通过训练具有多样性点云生成能力的生成器和高效判别器实现了原始点云的修复和质量提升。 同时为了稳定的训练过程,PU-GAN中还利用up-down-up模块来实现点云特征拓展,并引入...
点云采样分类 点云采样的方法有很多种,常见的有均匀采样,几何采样,随机采样,格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 格点采样 格点采样,就是把三维空间用格点离散化,然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下: 1. 创建格点:如中间图所示,计算点云的包围盒,然后把包围盒离散成小格子。格子的长宽高可以用户设定...
均匀采样:这个类基本上是相同的,但它输出的点云索引是选择的关键点在计算描述子的常见方式。 #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/keypoints/uniform_sampling.h> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); ...
高质量的三维点云对于机器人导航、三维重建、视觉测量以及AR/VR等视觉应用具有非常重要的意义,但现有的3D传感技术对于高质量稠密点云的获取十分耗时耗力,从常规的低成本测量中恢复出高质量的点云上采样方法吸引了研究人员和产业界的注意。点云上采样方法通过算法对输入的稀疏低分辨率点云进行处理,来获取均匀稠密的高质...