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原创 PCL源码分析-pcl/filter/sampling_surface_normal.h
pcl/filter/sampling_surface_normal.h简单介绍主要函数完整代码计算关键点过程结果显示
2021-03-04 18:36:04 740 1
原创 PointNet++多尺度分类训练log文件包含模型
PointNet++单尺度分类训练log文件包含模型简单介绍模型测试结果简单介绍PointNet++分类模型分为单尺度和多尺度两种,具体模型的详解已有大佬做的相当好,这里不再赘述,(主要还是自己理解不行)。这里为大家训练了MSG模型,可以直接下载使用,无需再训练,只需要修改自己代码模型即可。模型PointNet++ 多尺度模型网盘链接提取码:tf11测试结果...
2020-11-29 19:22:29 2479 3
原创 PointNet++网络tf_ops文件夹
PointNet++网络tf_ops文件夹简单介绍下载链接简单介绍这个文件夹在训练PointNet++系列代码时需要额外编译,有时候配置很麻烦,这里我已经编译好了,供大家下载使用。下载链接网盘下载链接提取码:iy91...
2020-11-29 10:41:10 2482
原创 PointNet++单尺度分类训练log文件包含模型
PointNet++分类训练log文件包含模型简单介绍简单介绍对PointNet++的理解与介绍,已经有很多大佬进行分析了,我就不班门弄斧了。改完代码之后还需要再跑源码很浪费时间,这里帮大家跑好一些模型,直接下载使用即可。...
2020-11-29 10:18:30 2197 3
原创 ROS下配置镭神智能c16雷达信息
ROS下配置镭神智能c16雷达信息用户配置写入协议(UCWP)介绍3.1 电机代码详情用户配置写入协议(UCWP)介绍用户配置写入协议:User Configuration Write Protocol,简称:UCWPI/O 类型:主机向设备写入 UCWP 实现功能:用户根据需求可以对设备的以太网、时间、电机等参数重新配置(用户在设置雷达 IP 时,本地 IP 与目的 IP 请勿设置为同一 IP,否则雷达将不能正常工作)。一个完整的 UCWP Packet 的数据格式结构为同步帧头,子帧,帧尾。每个
2020-08-12 13:57:46 3392
原创 ROS下打开镭神智能c16雷达以及驱动的理解
ROS下打开镭神智能c16雷达以及驱动的理解镭神c16驱动代码流程详解1.主函数流程2.初始化驱动driver4.循环使用UDP获取报文5.所有成员函数截图代码详情代码链接镭神c16驱动代码流程详解代码太多,用图片简单介绍一下镭神c16激光雷达处理过程,所有函数后面代码详情有。1.主函数流程主函数流程1.创建ROS节点2.初始化驱动driver3.监测键盘,是否关闭发送包,是否关闭雷达(自己添加的),雷达的启动,开始发送包,暂停发送包,停止雷达4.循环使用UDP获取雷达报文2.初始化驱
2020-08-07 14:50:17 9046 2
原创 PCL tutorial 使用PCL打开kinect v2并可视化
使用PCL打开kinect v2并可视化介绍kinect v2代码详情处理结果代码链接介绍kinect v2基本参数RGB:19201080 30/15 FPS(根据环境亮度)Depth:512424 30FPS、16bit距离值(mm)、可侦测范围0.5-4.5m红外相机:512*484 30Hz深度方向精度:1.76cm,在3米处代码详情#include <pcl/io/openni2_grabber.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>
2020-08-01 15:56:57 2302
原创 ROS下订阅雷达信息并可视化
ROS下订阅雷达信息并可视化介绍镭神智能16线激光雷达流程运行雷达节点使用rviz可视化代码详情处理结果代码链接介绍如何在ROS中使用镭神智能C16系列小型化16线混合固态激光雷达使用PCL进行可视化处理。镭神智能16线激光雷达镭神智能自主研发的16线激光雷达,其拥有超高性价比,可适用于室外无人车,汽车辅助驾驶(ADAS)、无人驾驶等领域参数:测量距离 150m,精度 3cm,水平 360°,垂直 30°(±15°),数据获取速度为 32 万点每秒。C16 激光雷达通过内置激光探头对周围环境进行
2020-07-31 16:24:45 3805 2
原创 PCL_Tutorial2-5.1 点云表面平滑处理
5.1 点云表面平滑处理介绍ReconstructionSurface smoothing代码详情处理结果代码链接介绍ReconstructionSurface smoothing深度传感器不是很准确,并且生成的云具有测量误差,离群值,曲面中的孔等。可以通过算法对曲面进行重构,该算法遍历所有点并插值数据,试图猜测如何 原来的表面是。 像上采样一样,PCL使用MLS算法和类。 执行此步骤很重要,因为生成的云法线将更加准确。代码详情#include <pcl/io/pcd_io.h>#
2020-07-30 09:42:32 4052 1
原创 PCL_Tutorial2-4.4.1.2-点云均匀降采样
4.4.1.2-点云均匀降采样介绍代码详情处理结果代码链接介绍该类的作用基本相同,但是它输出在该过程中幸存的点的索引。 这是计算描述符时选择关键点的常用方法。代码详情#include <pcl/io/pcd_io.h>// #include <pcl/filters/uniform_sampling.h>#include <pcl/keypoints/uniform_sampling.h>#include <pcl/visualization/clou
2020-07-29 09:12:13 2818
原创 PCL_Tutorial2-4.4.1.1-点云基于体素的降采样
4.4.1.1-点云基于体素的降采样介绍ResamplingDownsampling代码详解处理结果代码链接介绍Resampling重采样意味着通过减少(下采样)或增加(上采样)来更改云的点数。 正如我们将看到的,两者都有目的。Downsampling像Kinect或Xtion这样的传感器会产生具有307200(640x480)点的云。 新的Kinect已经可以在更高的分辨率下工作。 如果我们要在云的每个点上执行简单的操作,则将是O(n),n是点数。 如果必须将每个点与它的k个最邻近点进行比较,则
2020-07-28 09:40:33 2605
原创 PCL_Tutorial2-4.3.2-点云基于统计的异常值去除
4.3.2-点云基于统计的异常值去除介绍代码详情处理结果代码链接介绍统计离群值删除过程更加精细。 首先,对于每个点,计算到其K个邻居的平均距离。 然后,如果我们假设结果是具有均值μ和标准偏差σ的正态(高斯)分布,则可以认为删除所有均值距离不在全局均值加偏差范围之内的点是安全的。 基本上,它对相邻点之间的距离进行统计分析,并修剪所有不被视为“正常”的部分(您可以使用算法的参数定义什么是“正常”)。代码详情#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl
2020-07-27 15:29:30 2181
原创 PCL_Tutorial2-4.3.1-点云基于半径的异常值去除
4.3.1-点云基于半径的异常值去除异常值去除介绍函数详解处理结果代码链接异常值去除离群值是孤独的点,像恼人的蚊子一样在云中四处传播。 它们是传感器误差的产物,该误差会在不应该存在的地方记录测量结果。 异常值被认为是不希望有的噪声,因为它们会在计算中引入误差,例如正常估计。 因此,将它们从云中删除不仅会提高计算速度(因为减少点数会减少计算时间,因为我们将在下采样中看到),还会帮助我们获得更精确的值。介绍基于半径的异常值移除是所有方法中最简单的方法。 您必须指定一个搜索半径和一个点所必须具有的最小邻居
2020-07-27 09:00:05 2314
原创 PCL_Tutorial2-4.2-点云条件滤波
4.2-点云条件滤波介绍函数详解处理结果代码链接介绍与直通滤波获得完全相同结果的另一种方法是使用条件删除过滤器。 可以为该点的值建立任何类型的条件:函数详解#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/filters/conditional_removal.h>#include <pcl/filters/filter.h>#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
2020-07-25 10:46:05 2317
原创 PCL_Tutorial2-4.1-点云直通滤波
4.1-点云直通滤波介绍函数详解处理结果代码链接介绍直通过滤器将从用户提供的值中除去任何不在点范围内的点。 例如,如果要丢弃所有距离超过3米的点,则可以在Z坐标上以[0,3]的范围运行过滤器。 此过滤器可用于从云中丢弃不需要的对象,但是如果默认框架(相对于传感器)不合适,则可能必须改编其他参考框架。 例如,如果摄像机的角度为奇数,则对Y值进行过滤以删除所有不在桌子上的点将产生不需要的结果。函数详解#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/fi
2020-07-24 21:32:00 2102
原创 PCL_Tutorial2-2.1.1-积分图像
2.1.1-积分图像介绍代码详情处理结果代码链接介绍积分图像是对有组织的云进行正常估计的一种方法。 该算法将云视为深度图像,并通过考虑相邻“像素”(点)之间的关系来创建在其上计算法线的某些矩形区域,而无需在诸如树的搜索结构上运行查找 。 因此,它非常有效,通常可在一瞬间计算出法线。 如果要对从RGB-D传感器获取的云进行实时计算,则应使用此方法,因为前一种方法可能需要几秒钟才能完成。代码详情#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/featu
2020-07-24 15:05:31 2081
原创 ROS-7.4. 创建和运行动作服务器和客户端节点
这里写目录标题介绍生成功能包修改功能包配置文件(package.xml)修改构建配置文件(CMakeLists.txt)创建动作文件动作的5种基本消息创建动作服务器节点创建动作客户端节点构建节点运行动作服务器运行动作客户端代码链接介绍service 是一种请求+反馈的通信机制。消息的传输只涉及两个 node:发送请求的一方称为 client,提供服务的一方叫做 server。在通过 service 形式进行通讯时,client 首先向 server 请求服务, 收到消息之后 server 运行事先设置好
2020-07-22 14:02:38 2243
原创 ROS-7.3.创建和运行服务服务器与客户端节点
7.3代码链接服务由服务服务器(service server)和服务客户端(service client)组成,其中服务服务器仅在收到请求(request)时才会响应(response),而服务客户端则会发送请求并接收响应。与话题不同,服务是一次性消息通信。
2020-07-20 13:14:57 2530
原创 Pointnet训练log文件包含模型
Pointnet训练log文件包含模型训练一次即可,只需要改进自己的代码,无需再跑作者代码,大家需要直接下载。链接:https://pan.baidu.com/s/1fy1OkGDUwzw5UcMT6MUMXA提取码:o0zh
2020-06-12 10:53:05 8232 17
原创 PCL_Tutorial2-1.8-计算点云质心
1.8-comouter_controid介绍代码详情函数详解compute3DCentroid处理结果代码链接介绍点云的质心是一个点,其坐标是通过计算云中所有点的值的平均值得出的。可以说它是“质量中心”,它在某些算法中有多种用途。但是,如果要计算点云对象的实际重心,请记住,传感器不会检索对象隐藏在摄像机中的部分,例如被正面遮挡的背面或内部。您只有面对相机的那部分表面。可以通过单个函数调用来计算云的质心:代码详情#include <pcl/io/pcd_io.h>#include &
2020-06-10 14:33:26 4549
原创 PCL_Tutorial2-1.7-点云保存PNG
1.7-savingPNG介绍代码详情函数详解savePNGFile()源码savePNGFile()源码提示savePNGFile()推荐用法处理结果代码链接介绍PCL提供了将点云的值保存到PNG图像文件的可能性。这只能用有有序的云来完成,因为结果图像的行和列将与云中的行和列完全对应。例如,如果您从类似Kinect或Xtion的传感器中获取了点云,则可以使用它来检索与该云匹配的640x480 RGB图像。代码详情#include <pcl / io / pcd_io.h>#incl
2020-06-10 10:44:14 4399 5
C16系列小型化16线混合固态激光雷达使用说明书V1.3.pdf
2020-08-10
空空如也
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