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...
3D人脸识别一般采用深度相机获取人脸深度信息,主要包括双目相机,基于结构光原理的RGB-D相机和基于光飞行时间原理的TOF相机。常见的三维人脸识别算法主要包括传统识别方法和深度学习识别方法。 1.传统识别方法 (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...
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...
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; ...
ROS下使用乐视RGB-D深度相机显示图像和点云 1. 正常安装 1.1 安装依赖 1.2 建立工作空间 1.3 克隆代码 1.4 Create astra udev rule 1.5 编译源码包 1.6 修改astrapro.launch 1.7 启动 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 ...
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...
摘要: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...
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(MVS)的算法)通过执行批处理优化来估计相机的位姿。这些方法实现了...
D:使用 深度学习降采样 通过语义分析实现降采样的点,而不是几何分析。 输入→神经网络→输出降采样的点→输入分类网络 通过给予一点过的几何意义上的限制,使得降采样后的点具有和降采样之前相似的几何状态: 参考文献: 这种办法用于分类的准确率大大高于前两种,尤其是在最后的点数较少的情况下。
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!