- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏一点人工一点智能
17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。 从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。 应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。 以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。 包括深度学习在点云处理中的应用、点云物体检测、点云语义分割，自动驾驶中的点云处理等等。
1.9K30编辑于 2022-12-27 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
PDAL点云处理库介绍
编辑丨dianyunPCL 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。 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。 ? 5，PDAL是一个开源项目，它的所有开发活动都可以在线获得https://github.com/PDAL/PDAL 与PCL的区别 PCL是点云数据的一个补充而不是替代的开源软件处理的套件。 与Potree的区别 Potree是一个WebGL HTML5点云渲染器，使用ASPRS LAS和LASzip压缩LAS。 点云数据的典型矢量可能会达到一百万个左右的特征。所以这样的点云很快就会进入数十亿甚至万亿的规模，因此必须使用专门的处理和管理技术来有效地处理如此多的数据。
2K20发布于 2021-01-28 - 来自专栏点云PCL
PDAL点云处理库介绍
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。 什么是PDAL？ 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。 ? 5，PDAL是一个开源项目，它的所有开发活动都可以在线获得https://github.com/PDAL/PDAL 与PCL的区别 PCL是点云数据的一个补充而不是替代的开源软件处理的套件。 与Potree的区别 Potree是一个WebGL HTML5点云渲染器，使用ASPRS LAS和LASzip压缩LAS。 点云数据的典型矢量可能会达到一百万个左右的特征。所以这样的点云很快就会进入数十亿甚至万亿的规模，因此必须使用专门的处理和管理技术来有效地处理如此多的数据。
2.6K10发布于 2021-02-03 - 来自专栏全栈程序员必看
激光slam综述_激光点云处理
1：状态预测：就是里程计得到机器人的位姿 2：测量预测：通过测量函数 3：进行测量：真实值的测量 4：数据关联： 5：地图更新 IMU主要是测量线速度和角速度，如果用里程计测角度会造成很大的误差 PI-ICP的误差是点对线的。 NDT：把地图看成高斯分配的集合 CSM：相关扫描匹配：建立自然场模型，进行暴力搜素。计算量大，优点不会陷入局部极值里面。 运动畸变：激光旋转过程中，扫描的起始点和结束点存在角度差。
95220编辑于 2022-09-23 - 来自专栏点云PCL
【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（5）
【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（1） 【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（2） 【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（3） 【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习 目录 1、介绍 1-A 自动驾驶的意义、历史与现状 1-B 一个完整的自动驾驶系统模块 1-C 三维点云处理与学习 1-D 大纲 2、三维点云处理与学习的关键要素 2-A 点云特性 2-B 矩阵表示法 2-C 代表性的工具 3、高精地图的创建以及三维点云的处理 3-A 高精地图创建模块概述 3-B 三维点云的拼接 3-C 点云语义特征的提取 3-D 地图创建面对的挑战 4、基于点云定位的处理 4-A 定位模块的概述 4-B 基于地图的定位 4-C 点云定位存在的挑战 5、点云感知 5-A 感知模块概述 5-B 3D点云物体的检测 5-C 点云感知存在的挑战 6、总结与扩展问题 6-A 学术界与工业领域的关系 6-B 定性结果 5，点云感知 5-A 感知模块概述 如第1-B节所述，感知模块是自动驾驶车辆的视觉系统，该模块需要能够感知周围的3D环境。
91510发布于 2021-03-08 - 来自专栏点点GIS
Terrasolid点云分幅批处理操作详解
在点云比较大的时候，通常使用点云分幅来进行分开处理，点云分幅用到的模块是TPhoto 生成矢量图框 首先新建任务，激活该模块 他会提示没有相机校准信息，不用管他 导入点云 选择所有 选择放置瓦片阵列工具 根据自己需要设置 分幅结果如下 分幅中字体过大解决方案 选择文字，修改字体属性即可 根据矢量图框裁剪点云 方法1 TerraScan设置中选择Define Project定义工程 然后选择新建工程 选择格式一般为 las1.2 将区块矢量文件导入工程中 默认即可 结果如下 重新保存一下工程 方法2 参考方法1直接新建点云工程，导入点云后，点击Draw Block Boundaries 然后ok就可以 导入分幅后的点云 在TerraScan中关闭点云数据，在工程文件中重新导入点云数据 默认即可 显示点云导入成功 在TerraScan中选择打开区块 图中图块内点击，该图块内的点云即可显示 分幅点云批处理 点云分幅使用宏脚本批量处理是处理点云最快的方式 ，在其中一块点云调试脚本(先对已加载的一个区块点云运行算法，测试算法参数是否合适，运行效果良好即可进行批处理。）
1.3K10编辑于 2024-05-20 - 来自专栏全栈程序员必看
点云处理算法整理（超详细教程）
点云处理算法整理（超详细教程） 一. ，为了获得被测物体的完整几何信息，就需要将不同视角即不同参考坐标下的两组或者多组点云统一到统一坐标系下，进行点云的配准。 误差函数为E（R，t）为：左上角 其中n为最邻近点对的个数，pi为目标点云 P 中的一点，qi 为源点云 Q 中与pi对应的最近点，R 为旋转矩阵，t为平移向量。 ，计算时间长 3）基于聚类特征的方法 优点：鲁棒性较好，不需要查找点或查找区域 缺点：大数据量的分割计算量很大，无法检测连续的边界点，分割后需细化处理 六. 区域生长分割是基于点云法线的分割算法，算法的主要思路如下： （1）根据点的曲率值对点云进行排序，曲率最小的点叫做初始种子点，区域生长算法从曲率最小的种子点开始生长，初始种子点所在区域为最平滑区域，从初始种子点所在的区域开始生长可减小分割片段的总数
7.5K40发布于 2021-04-07 - 来自专栏智能算法
概述 | 点云数据处理方法都有哪些？
点云数据处理方法概述 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。 随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇文章也将粗略介绍。 三维点云数据处理技术 1. 点云滤波（数据预处理） 点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点，比如下图为滤波前后的点云效果对比。 5. 点云分割与分类 点云的分割与分类也算是一个大Topic了，这里因为多了一维就和二维图像比多了许多问题，点云分割又分为区域提取、线面提取、语义分割与聚类等。 点云数据管理 点云压缩，点云索引（KDtree、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染 PCL库简介 点云数据处理中，不仅涉及前段数据的输入，中间数据和处理，还涉及到后端点云的渲染显示，
18.5K83发布于 2019-07-12 - 来自专栏AI算法修炼营
3D点云 | 基于深度学习处理点云数据入门经典：PointNet、PointNet++
前言 不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此，在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前，需要对点云数据进行一些处理。 目前采用的方式主要有两种： 1、将点云数据投影到二维平面。此种方式不直接处理三维的点云数据，而是先将点云投影到某些特定视角再处理，如前视视角和鸟瞰视角。同时，也可以融合使用来自相机的图像信息。 不同于以上两种方法对点云数据先预处理再使用的方式，PointNet系列论文提出了直接在点云数据上应用深度学习模型的方法。 5）对分类任务，将全局特征通过mlp来预测最后的分类分数；对分割任务，将全局特征和之前学习到的各点云的局部特征进行串联，再通过mlp得到每个数据点的分类结果。 5、 T-Net网络结构 将输入的点云数据作为nx3x1单通道图像，接三次卷积和一次池化后，再reshape为1024个节点，然后接两层全连接，网络除最后一层外都使用了ReLU激活函数和批标准化（batch
11.4K43发布于 2020-06-09 - 来自专栏CNNer
【点云处理】康奈尔大学&Adobe研究中心--利用3D自监督来学习处理较少标签点云数据
研究中心 论文名称：Self-Supervised Learning of Point Clouds via Orientation Estimation 原文作者：Omid Poursaeed 内容提要 点云为 虽然深度神经网络在点云学习任务上取得了优秀的成果，但它们需要大量的人工进行数据标注，并且收集这些数据的成本昂贵且耗时长。本文利用3D自监督来学习处理较少标签点云上的下游任务。 点云具有无限多种旋转方式，为自监督学习提供了丰富的无标签数据源。本文考虑到预测旋转的辅助任务，可以为其他任务带来有效特征，例如形状分类和3D关键点预测。
70420发布于 2020-08-31 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】CLIP模型也能处理点云信息
PointCLIP模型无需依赖渲染过程，而是创造性地将点云数据转换为多视角的深度图像来进行编码，并进一步整合这些视角下的零样本预测结果，以此实现从二维到三维的知识迁移。 这一方法有望成为在资源有限和数据稀缺条件下，利用CLIP模型进行高效三维点云解析的一种极具潜力的替代方案。 本文所涉及的所有资源的获取方式：这里 模型结构 模型总览图 PointCLIP模型首先将点云投影到不同视图下，形成M个深度图作为图像信息。之后采用CLIP模型，对图像信息和文本信息进行编码。 点云的投影 为了将点云转换为CLIP可访问的表示，从多个视图生成投影图像，以消除3D和2D之间的差距。 self.adapter_ratio + res_feat * (1 - self.adapter_ratio) return img_feat 使用方式 可视化时：修改需要读入的文件路径，可以查看不同文件下的点云形式
70510编辑于 2024-11-24 - 来自专栏全栈程序员必看
点云数据标注_点云数据采集
这通用的点云数据文件形式是3D坐标文件(经常指一个xyz文件)。这些文件是ASCII，因此可以被所有的后处理软件读取。 g2, b2 ……………… 一般来说，每个扫描仪制造商和每个点云数据处理软件制造商都有他们各自特定的二进制文件。 以下是一些文件扩展名相应不同的二进制文件的例子 扫面设备制造商 Leica： .coe Riegl: .3dd 点云数据处理软件制造商 Polywork： .pif 文件格式 Split FX： .fx 文件格式 大都数扫面设别制造商都开发了他们各自的点云数据处理软件。 除此之外，一些其他的公式也有开发点云数据处理软件。通过输出的是XYZ文件格式的点云数据，来自任何扫描设备的点云数据可以被任何点云数据处理软件所分析。
3K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏全栈程序员必看
pcl点云合并_pcl点云重建
本节记录下点云聚类方法 1.欧式聚类分割方法 //为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。 ，用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类被保存在这里。 因为点云是PointXYZ类型的，所以这里用点云类型PointXYZ创建一个欧氏聚类对象，并设置提取的参数和变量。 接下来我们从点云中提取聚类，并将点云索引保存在cluster_indices中。 为了从点云索引向量中分割出每个聚类，必须迭代访问点云索引，每次创建一个新的点云数据集，并且将所有当前聚类的点写入到点云数据集中。
2.7K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏GEE遥感大数据学习社区
技术科普|常用点云后处理软件介绍
本文转载自，空天院王成课题组，公众号：PCM与点云处理 国内外激光雷达点云数据处理常用软件 近年来我国很多企事业单位（如北京北科天绘、武汉海达数云、成都奥伦达、禾赛科技、深圳大疆及中科院上海光机所等） 本期介绍国内外几款常用的激光雷达点云处理软件，希望对大家有所帮助。 二 国内相关激光雷达点云处理软件 01 点云魔方 点云魔方(Point Cloud Magic,PCM)是由中科院空天信息创新研究院王成研究员团队研发的一款激光雷达点云数据处理与应用软件，2020 05 LiDAR-DP LiDAR—DP是中煤航测遥感集团有限公司技术发展研究院推出的一款机载LiDAR点云数据处理软件，支持剖面视图、海量数据批处理、冗余剔除、点云滤波、裁剪与人机交互分类，支持DEM 06 点云催化剂 点云催化剂（Point Cloud Catalyst, PCC）是中国测绘科学研究院林祥国团队开发的一款点云数据处理软件，支持点云去噪、分割、条带平差、滤波、分类，林业、农业参数提取与分析
11K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏图形视觉
点云采样
原文链接 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。 具体方法如下： 输入点云记为C，采样点集记为S，S初始化为空集。 1. 随机采样一个种子点Seed，放入S。如图1所示。 2. 每次采样一个点，放入S。 下面介绍一种简单的几何采样方法，具体方法如下： 输入是一个点云，目标采样数S，采样均匀性U 1. 点云曲率计算比较耗时，这里我们采用了一个简单方法，来近似达到曲率的效果：给每个点计算K邻域，然后计算点到邻域点的法线夹角值。曲率越大的地方，这个夹角值就越大。 2. 设置一个角度阈值，比如5度。
2.3K41发布于 2019-10-16 - 来自专栏相约机器人
点云处理不得劲？球卷积了解一下
三维点云处理 随着自动驾驶的发展，激光雷达和多视角立体视觉技术提供了海量的点云数据，但由于点云的稀疏性和不规则性使得处理、感知和理解面临着诸多挑战。 早期研究基于二维图像经验，将点云栅格化并利用于二维类似的三维卷积处理。 由于计算量和内存消耗巨大，使得处理的点云数量和分辨率都十分有限。 后来引入八叉树方法进行处理，但点云的稀疏特性依旧让划分的空间内存在大量的无效区域。 近年来图网络的兴起为点云的高效表示和处理提供了新的方向。 ? 虽然PointNet及其变种提出了基于多层感知机进行点云处理的有效方式，但却没有针对点云数据提出一种适用于非规则稀疏空间的有效操作子。 这一基于球空间剖分的图卷积工作为点云的处理提供了新的思路。
1.1K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏点点GIS
Terrasolid激光点云处理学习手册（第二版）
链接: https://pan.baidu.com/s/1Z7JV06liDApaGfYxvCMYUw?pwd=u3v3 提取码: u3v3 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
55310编辑于 2024-07-15 - 来自专栏点云PCL
点云拼接
找到这种转换的目的包括将多个点云拼接为全局一致的模型，并将新的测量值映射到已知的点云以识别特征或估计其姿势 寻找不同点云空间变换矩阵有两种方法： 1、拍摄图像或使用扫描设备扫描时记录每个点云的相对位姿 直接根据平移和旋转矩阵对点云进行变换、拼接。此种方法要求拍摄图像或扫描点云数据时记录相机或扫描设备与每个点云的相对位姿，从而可求出每个点云之间相对位姿。 如何去掉点云的重影： 多帧点云注册去除重叠后，得到一个整体点云后，有时候会出现局部点云有重影的情况。常见的原因是数据本身有误差，有微小形变，刚体变换不可能把多帧点云完全对齐。 根据点云处理的工作流程，下面介绍几种去除重影的方法： 1）非刚体ICP注册：既然数据有误差，刚体变换无法完全对齐点云，可以引入非刚体注册。对于两帧数据的注册，可以应用非刚体ICP。 4）点云去除重影：如果用户已经得到了一个整体点云，并且有了重影，没有办法应用非刚体注册。那么可以先检测出点云的重影部分，再删除掉这些局部点云。 ? THE END
5.2K40发布于 2019-07-30 - 来自专栏图形视觉
点云法线
点云是曲面的一个点采样，采样曲面的法向量就是点云的法向量。 我们给每个点一个线段来显示法线，线段的方向为法线方向，如下图所示。这种显示方法虽然简单，但是不方便查看法线的正确性。 下面介绍的点云渲染，能更加直观的查看法线的正确性。 ---- 点云法线应用 点云渲染：法线信息可用于光照渲染。 ---- 点云法线计算 点云采样于物体表面，物体表面的法线即为点云法线，故可先对物体表面的几何进行估计，即可计算出点云法线。一般可用低阶多项式曲面进行局部拟合，如左图所示。 ---- 点云法线定向 点云法线经过上面介绍的PCA计算以后，还有一个问题是全局定向。法线有两个互为相反的方向。所谓全局定向，就是视觉上连续的一片点云法线方向要一致，片于片之间的定向也要视觉一致。 一个经典的定向方法是，给点云的每个点找k个最近点，并连上k条边，这样点云就变成一个图结构了，也叫Riemannian图。然后给每条边一个权重w = 1 - |Ni * Nj|。
3.1K21发布于 2019-10-17 - 来自专栏点云PCL
【点云论文速读】点云分层聚类算法
这篇文章中，我们首次提出一种新颖的分层聚类算法----pairwise Linkage（p-linkage），能够用来聚类任意维度的数据，然后高效的应用于3D非结构点云的分类中，P-linkage 聚类算法首先计算每个点的特征值 ，例如计算2D点的密度和3D点的平滑度，然后使用更为具有特征性的数值来描述每个点与其最邻近点的链接关系，初始的聚类能够通过点对的链接更容易的进行，然后，聚类融合过程获得最终优化聚类结果，聚类结果能够用于其他的应用中 ，基于P-Linkage聚类，我们在3D无结构点云中发明了一个高效的分割算法，其中使用点的平滑度作为特征值，对于每一个初始的聚类创立切片，然后新颖且鲁棒的切片融合方法来获得最终的分割结果，所提的P-linkage 聚类和3D点云分割方法仅需要一个输入参数。 实验结果在2d-4d不同的维度合成数据充分证明该P-Linkage聚类的效率和鲁棒性，大量的实验结果在车载，机载和站式激光点云证明我们提出所提方法的鲁棒性。
3.1K10发布于 2020-05-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号