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点云边界提取
联合
点云
投影图和神经网络的道路
边界提取
方法
答:
有三个方面。1、相机和激光雷达外参标定。2、基于区域生长的道路
提取
算法。3、
点云
和图像多层触合的语义分割网络模型构建。
提取
平面
点云
的轮廓
答:
1.
提取点云
的凸包 2. 计算凸包每条边的顶点的点密度(即该点 K 个临近点到该点的距离平均值) 3. 如果顶点点密度大于所在边的长度的 X 倍,则删除该边,并从内部点中选择出一个满足夹角最大的点,插入
边界
边,形成两条新的边界边 ...
geomagic studio12里对
点云
统一的时候,保持
边界
和不包吃边界有什么区别...
答:
点云
“统一采样”也就是稀释点的意思,保持
边界
就是说稀释的时候保留边界上的点,不保持边界就是全样统一采样!
点云
图颜色代表距离
答:
是的。近距离的深度值会显示为红色到黄色,远距离的深度值会显示为绿色到蓝色。用RGB真彩色显示的3D
点云
图。点云图是离散的坐标点阵列,不表达被测目标的边界特征及拓扑关系,利用点云图进行信息提取目前还没有成熟可行的方法。
PCL 简介
答:
PCL的架构图揭示了其作为模块化现代C++模板库的精髓,如图所示。它构建在诸如Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI和Qhull等强大库的基础上,提供了一系列全面的功能,如
点云
的获取、滤波、分割、配准、检索、特征
提取
、识别、追踪、曲面重建和可视化,这些都是为了提升处理效率和性能。使用OpenMP、GPU和...
如何判断一个
点云
数据时内
边界点
还是外边界点
答:
边界
栅 格识别和生长算法以及空间拓扑构型推理算法
自动驾驶
点云
标注在自动驾驶技术中有何意义?
答:
自动驾驶
点云
标注可以
提取
出道路的几何信息、障碍物的位置和形状,从而为自动驾驶系统提供关键的感知能力。海天瑞声是一家在点云标注领域有着丰富经验的公司之一,他们拥有专业团队和先进技术,能够准确地标注点云数据中的道路、车辆、行人等物体。通过海天瑞声的自动驾驶点云标注服务,自动驾驶系统可以更准确...
matlab能根据
点云
计算不规则物体的体积吗
答:
你知道积分的原理吧 积分就是微小微元的求和嘛 你的三维
点云
物体,按照z方向分割成很多层,每一层的厚度是dz,然后求出该层有效物体的
边界
,边界内部的就是有效面积,面积有了,厚度有了,这个曾的体积就有了 其它层算法一样,最后求所有层的和嘛 反正都是积分嘛 思路非常简单 ...
三维激光建模参考实例
答:
7)如果想拖动
点云
图像随意浏览的话,我们可以点击3D的字样,打开三维浏览视图模式(图4.31)。打开这个命令以后视图会重新加载文件,等待数据加载好后,我们就可以随意地拖动了,仍旧会以扫描仪的中心为轴点(图4.32)。点击鼠标左键进行旋转,点击鼠标滑轮可以对点云数据进行平面拖动。 图4.31 3D 功能视图 图4.32 重新加载后...
kitti数据集在3D目标检测中的入门
答:
两种主要的3D目标检测方法有其局限性:1)结合2D图片与雷达的F-PointNet,先2D检测再投影至3D,但存在遮挡问题;2)仅使用雷达的
点云
检测,点-based方法直接
提取
特征,而Voxel-based则先规整处理再提取,行人检测效果有待提升。KITTI平台的硬件配置包括两台彩色相机、两台灰度相机,配合一个激光雷达和GPS...
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