目录 收起 一、引言 二、RGB、RGB-D和点云对比分析 三、笔者思考 一、引言 随着具身操作的发展,观测信息作为模型的输入极为关键,尤其对于模仿学习的方法。目前,在视觉操作方法中,输入主要有三种模态:RGB图像、RGB-D图像和点云(Point Cloud)。RGB图像是单纯的三通道图像。RGB-D图像是三通道的RGB图像加上一...
(1)基于点云数据的人脸识别 点云是3D人脸数据的一种表征方式,每一个点都对应一个三维坐标,扫描设备使用这种数据格式存储采集的三维人脸信息,甚至可以将稀疏坐标也拼接到形状信息上,更为完善的反映人脸信息。基于点云数据的3D人脸识别直接使用三维点云进行匹配,常见方法有ICP(Iterative Closest Point)和Hausdorff距离。...
而融合LiDAR点云和RGB-D数据的方法,利用其优势完成石油管线BIM重建,有助于实现石油管线及各种复杂组件的快速、精准测绘和建模。 本文首先在利用RGB-D图像提供的丰富语义信息和LiDAR点云精确几何信息的基础上,对深度相机采集的RGB图像进行分割,生成三维语义地...
1.8 显示深度图和RGB图 2. 使用点云数据 2.1 新建rviz文件 2.2 编辑rviz文件 2.3 在rviz中显示点云 2.4 显示彩色点云 最近调了一下很久之前买的乐视遗产系列——三合一体感相机(某宝100多块钱的RGB-D相机,实际也是奥比中光的 Astra Pro,学生党福利),赶紧记录一下,以防过两天忘了。 官方资料: Github 官方SD...
点云映射使用Kinect RGB-D测量传感器和 Kinect融合视觉测距 摘要：RGB-D相机像Kinect提供RGB图像实时以及逐像素深度信息。本文使用Kinect融合由微软研究院开发的3D重建场景实时使用MicroKinect相机和它作为一个援助申请视觉里程计的机器人车辆,没有外部引用像GPS是可用的。关键词:Kinect; Kinect融合; 测程法; 机器人; ...
Plant Phenomics | 浙江大学发现一种融合快照光谱图像和RGB-D图像生成高质量三维多光谱植物点云的新方法 光谱成像作为流行的表型技术之一,可以获得与结构、生化和生理性状相关的植物光谱和空间信息。然而,植物近端光谱成像可能会受到复杂的植物结构和光照条件的影响。诸如植物叶片的倾斜和卷曲、植物叶片与其他器官或树冠之...
本发明公开了一种基于弱色差信息的高精度RGB‑D点云拼接方法和系统,所述方法包括:采用粗匹配方法计算两个待拼接点云的位姿关系矩阵;基于弱色差信息进行点云匹配,计算点云的新的位姿关系矩阵;基于所述新的位姿关系矩阵进行点云拼接。该方法可以实现在粗配准误差小于5度的情况下的点云精配准,具有匹配精度高,速度快...
基于无色点云和RGB图像的彩色点云获取软件是由西北农林科技大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1130776,属于分类,想要查询更多关于基于无色点云和RGB图像的彩色点云获取软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于稠密地图实现高精度表面重建,同时是机器人领域和视觉领域的目标。在机器人领域中,同步定位和建图(SLAM)系统使用RGB-D相机来重建稠密环境地图,利用深度信息实现准确的局部位姿估计和局部一致的模型。但是,位姿跟踪随时间的累计会导致错误对准和伪影。另一方面,离线计算机视觉方法(例如,结合了动态结构(SfM)和多视图视觉...
所述方法包括:步骤1,由双目RGB图像生成深度图像;根据所述深度图像的深度信息,估计所述深度图像的每个像素点在LiDAR坐标系下的大致三维坐标点;步骤2,使用循环RANSAC算法进行点云的地面分割,并提取非地面点云;步骤3,将提取的所述非地面点云插入KDTree,根据所述每个像素点在LiDAR坐标系下的大致三维坐标点,在KDTree中...