知名点云库 Point Cloud Library | The Point Cloud Library ,这个就不多说了,里面的功能非常丰富,支持多类点云处理算法。 (三)ikdtree 链接:github.com/hku-mars/ikd 香港大学开源,ikd树是为机器人应用程序设计的增量k-d树。ikd树只使用新的到来点来增量更新k-d树,从而比现有的静态k-d
激光雷达点云数据处理相关算法库收集 【转】 1.CGAL,Computational Geometry Algorithms Library,计算几何算法库,设计目标是,以C++库的形式,提供方便,高效,可靠的几何算法。CGAL可用于各种需要几何计算的领域,如计算机图形学,科学可视化,计算机辅助设计和建模,地理信息系统,分子生物学,医学成像,机器人运动规划,网格生成,数...
1. ANN benchmark: 这个github项目(https://github.com/erikbern/ann...)提供了对多种ANN搜索实现的基准测试，包括预生成的数据集和Docker容器，以帮助开发者客观比较方法。2.PCL: 作为知名的点云处理库，PCL功能丰富，支持各类点云处理算法，是点云处理的重要工具。3.ikdtree: 由香港大学开源的i...
01 背景介绍 计算机视觉的最终体现是三维视觉,而三维视觉的表达方式则是点云,点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位,几乎涉及到所有相关领域,例如自动驾驶感知定位、SLAM、三维场景重建、AR/VR、SFM、姿态估计、三维识别、结构光、立体视觉、三维测量、视觉引导等。近年来,无论是学术界还是工业界,开始逐渐将注意...
在点云的边界部分,邻域的定义和处理会稍有不同。因为边界点的邻域内可能没有足够数量的点或者邻域结构不完整。一种常见的处理方式是对边界点采用特殊的邻域定义。对于位于点云边缘的点,我们可以扩大其邻域搜索范围,以确保能获取到足够的点来进行平滑处理。另外,也可以在边界处使用一些插值的方法,根据边界点周围已有的...
MATLAB的pcdenoise函数内置移动最小二乘法,能有效去除离群点同时保留曲面特征。某桥梁检测项目使用自定义半径0.5米的邻域滤波,成功剔除飞鸟等动态干扰物,保留毫米级裂缝特征。 关键算法环节需要针对性选择。处理古建筑点云时,改进的RANSAC算法比传统平面拟合更适应曲面结构。某石窟三维重建项目采用区域生长分割,将佛龛、...
知名点云库 Point Cloud Library | The Point Cloud Library ,这个就不多说了,里面的功能非常丰富,支持多类点云处理算法。 三、ikdtree 链接:https://github.com/hku-mars/ikd-Tree 香港大学开源,ikd树是为机器人应用程序设计的增量k-d树。ikd树只使用新的到来点来增量更新k-d树,从而比现有的静态k-d树的...
激光雷达点云数据处理相关算法库收集 【转】 1.CGAL,Computational Geometry Algorithms Library,计算几何算法库,设计目标是,以C++库的形式,提供方便,高效,可靠的几何算法。CGAL可用于各种需要几何计算的领域,如计算机图形学,科学可视化,计算机辅助设计和建模,地理信息系统,分子生物学,医学成像,机器人...
一、算法需求背景。 在现实场景中,无论是通过激光雷达、三维扫描仪等设备获取的点云数据,都难以避免噪声的混入。噪声的存在可能会使点云数据中的物体形状发生偏差,特征提取不准确,进而影响到诸如目标识别、三维重建等高级应用的精度。因此,去除点云中的噪声,还原真实的点云数据,成为点云处理流程中不可或缺的一步。
点云数据指的是一组离散的三维坐标点,用来表示物体的形状和表面特征。点云数据可以用于建模、虚拟现实、机器人导航、3D打印等领域。本文将介绍点云数据处理的算法和应用。 一、点云数据处理算法 1.点云重建算法 点云重建算法是将离散的点云数据转化为三维模型的算法。其中最常用的算法是曲面重建算法。曲面重建算法...