point-clouds

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我在找到的視差圖像上有來自gpu :: reprojectImageTo3D的3D點。我現在想要顯示這個點雲。如何將找到的點雲從OpenCV轉換爲sensor_msgs/PointCloud2？我不需要發佈點雲，這只是爲了調試可視化。是否有可能像使用節點中的圖像一樣顯示它？例如使用pcl？這將是最佳的，因爲我的設備在RViz（根據在線閱讀）可能表現不佳。

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使用不同點類型處理pcl :: PointCloud對象的類模板

我嘗試使用模板類來使用我的函數，而不管點類型如何。我讀了「編寫一個新的PCL類」教程，但我沒有得到它。我將分享我嘗試使用這種技術的最簡單的課程。它的唯一功能是在進程的父樹的正確執行點上創建點雲的KD樹。 KdtreeBuilder_Process.h #ifndef KDTREEBUILDER_PROCESS_H #define KDTREEBUILDER_PROCESS_H #include

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GLSL截斷簽名距離表示（TSDF）實現

我期待實現RGB-D圖像的模型重構。首選在手機上。對於我來說，這一切都是以TSDF表示完成的。我現在通過分層結構和其他想法衝破了很多論文來加速這一點，但是我的問題是，我仍然不知道如何真正實現這種表示。如果我有一個大小爲體積網格，因此n×n的X n和我想在每個像素的符號距離，重量和顏色信息存儲。我唯一的猜測是，我必須爲每個體素位置建立一組離散的點。用GLSL「繪製」所有這些點並計算最近的距離。但是

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如何使用CGAL Point_3以外的類進行點集處理？

我有一個點已被加載的外部庫，Assimp，在其自己的aiVector3D類（它沒有組件訪問函數，只是公共訪問成員變量），我想要處理這些點使用CGAL的點集處理庫。因爲我有數以百萬計的這些點數（有一天可能會達到數十億），所以我不想創建一個CGAL Point_3的新數組，如果我可以提供幫助的話。的documentation說：這個包的用戶可以使用其他類型來表示位置和法線，如果他們實施相應的屬性映

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在Revit中排列CAD模型和點雲

因此，我正在與Revit合作，在那裏我想匹配CAD模型（.dwg）和實際點雲。到目前爲止，我只能添加它們兩個，但它們具有不同的縮放比例。可以在Revit中完成任何事情來排列它們？

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處理點雲，* .xyz文件格式與6列

我需要處理photogrammetry文件點雲，然後通過使用Python應用分析模塊。使用meshlab，我設法導出了我的模型的xyz文件，然後轉換爲txt文件，所以我可以使用matplotlib輕鬆訪問和繪製數據。導出後，我意識到文件的z分量似乎是聚集的，我的意思是當我將文件導入python腳本並運行它時，z範圍非常有限，幾乎看起來像整個事物被壓縮了。當我打開上meshlab完全相同的文件，

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如何CV ::墊轉換爲PCL ::點雲顏色

我想一個點雲從PCL格式RGB信息轉換爲CV ::墊和回PCL。我發現convert mat to pointcloud上計算器。代碼更新我因此用在計算器爲起點發現代碼。現在有以下幾點： //input pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> point_cloud_ptr cv::Mat OpenCVPointCloud(3, point_cloud_ptr.p

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JNI錯誤：嘗試將TangoPointCloudData的實例傳遞給onXyzIjAvailable

我正在嘗試編寫一個應用程序，該應用程序使用Google Tango Java API收集RGB和點雲數據。到目前爲止，我設法使用TangoCameraPreview在屏幕上顯示來自RGB相機的圖像，並且它似乎正在工作。但只要我點設備向牆壁，並開始捕捉到一些真正深入立刻與下面的異常崩潰： I/tango_client_api: TangoErrorType TangoService_connectO

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在Python中使用OpenCV進行運動結構教程有什麼好的資源？

我正在爲我的論文開展一個項目，它需要從運動技術實現結構來創建點雲模型。但是，是否可以用數字定義點雲模型？

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如何合併相機位於固定位置的兩個3D點雲。

我有四個位於固定位置的相機。所以我可以用尺子（物理上）測量它們之間的距離（甚至是旋轉）。相機一和二給我一個點雲，相機三和四給我另一個點雲。我需要合併這些點雲。據我已經理解的是，ICP和其它這樣的算法做一個點雲的剛性變換以匹配其它。我的問題是如何使用額外的知識（以釐米爲單位的相機之間的距離）來進行這種轉換。我很新，以這樣的工作的話，請糾正我，如果我誤解的東西。並提前致謝。