point-clouds

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我是PCL（點雲庫）的新手，我試圖在自定義數據集上實現supervoxel_clustering（this link）。我的點雲數據集具有以下字段：X Y Z R G B L1 L2其中R，G，B是0-255和L1和L2之間integer值是 integer標籤。應用supervoxel後，我保存點雲與其標籤： /// save the labeled cloud PointLCloudT::

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當物體偏離視野時，點雲ICP結果不準確

我是點雲新手。我正在嘗試使用ICP算法來實時跟蹤對象的移動，並且大部分時間我都能獲得預期的結果。但是，當物體用完照相機的視野時，結果將不準確，如圖所示。我想改善結果。任何人都有這種情況的經驗？謝謝！良好的效果：良好的效果：壞的結果：

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Python中無序點雲的曲面重構

我有一組無序的3D點雲，我想在Python中對它們執行曲面重構。我試過Meshlab，我看過scipy的凸面。但是，我正在使用的點雲不描述凸形狀。我也熟悉CGAL和PCL，但我需要一個Python解決方案（就像我可以簡單地導入到我的腳本中的一個庫），因爲我的項目需要這個。我問這個問題是最後的手段。除了自己實施表面重建算法之外，我不知道還有什麼要做。我本質上是尋找無序點雲的曲面重構算法的Pytho

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如何從我自己的圖像中提取PCD文件？

我在Ubuntu 17.04上使用PCL庫link。我想知道是否有方法從我的個人圖像創建.pcd文件。我發現的每個教程都使用pregenerate pcd。在此先感謝。

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將3D點雲分解爲更小的定向邊界框

我正在使用C＃WPF。這是我在尋找一種算法來解決我的問題了一會兒。可能它並不是那麼簡單，而是進入3D圖形。我具有在3D空間中的2D表面（也可以通過點雲表示）。我需要該表面分裂成更小的比特，其應裝配到特定盒（對於爲例300×300×15）。我在尋找，在3D這是不軸線對齊，就像一個體積最小邊框但如果盒子是不是比體積較大的分割佔據的體積爲更小的盒子工作的算法。我懷疑OBB的優化問題和大量重複的

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在文件中保存點雲數組的最佳方法

我正在使用Kinect V2進行體積記錄。我正在使用Kinect sdk版本2（使用C＃）。我想保存一個包含幾個點雲「幀」的文件。我將在Unity中導入文件並將幀作爲「Pointcloud動畫」播放。我過去在Unity（https://vimeo.com/140683403）內完成了這個工作，但是這次我使用VisualStudio來訪問SDK中的所有方法。該文件應包含：頂點數組（點）的顏色

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RGB-D點雲分割

我有一個場景點雲（我有每個點的座標和RGB-D信息）。場景由一些對象點雲（例如obj1和obj 2，...）組成。我想在這個場景上做一個分割，並提供標記的點雲數據（例如，在輸出中我可以獲得標記點雲的信息，對象1的所有點標記爲1，對象2爲2等）。有沒有準確的方法呢？

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三維點雲邊緣或包裹檢測

經過分割步驟後，我想檢測我場景中每個點雲對象的邊緣。那麼有沒有人知道一些替代方案在Python中做到這一點？

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Kinect V2 - 加載Kinect Studio中記錄的XEF文件，訪問顏色和深度幀

我需要從使用Kinect Studio記錄的XEF文件中獲取顏色和深度幀。我直接使用Kinect的訪問時的顏色和深度幀代碼如下所示： _sensor = KinectSensor.GetDefault(); if (_sensor != null) { _sensor.Open(); _reader = _sensor.OpenMulti

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PCL：具有ISS關鍵點的PFH

目前我嘗試計算ISS關鍵點的PFH描述符。我執行以下步驟：（1）檢測的關鍵點與PCL :: ISSKeypoint3D （2）從（1）用PCL :: NormalEstimation （3）估計爲PFH關鍵點的關鍵點新雲的估計法線和由式（2）法線與PCL :: PFHEstimation 據我所知，該估算PFH需要ķ鄰居考慮在內，並因此具有複雜度O（N * K^2），其中ñ表示關鍵點的數量。然而