point-clouds

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我實現了基於對應分組的3D物體識別，但是我無法處理正確的算法參數來查找場景中的物體。以下示例適用於提供的牛奶和場景pcds。 http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/correspondence_grouping.php ，但不符合我的例子中的物體和場景。那麼，目前的嘗試參數， //Algorithm params bool

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如何估計pcl上的兩點雲之間的距離

如何獲得pcl中的兩點雲之間的距離？我想找到兩個平行和不規則曲面之間的距離。但是使用最近鄰法並不能獲得正常方向的距離。我該怎麼做？

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此預定義函數減慢我的程序性能

我正在開發PCL（點雲庫）項目。其中的一部分需要我剪輯點雲，爲此我需要知道給定點雲的最小和最大座標。 PCL提供了一個預定義的函數，稱爲getminmax3d（）。我試過了，它運行良好，唯一的問題是，當我輸入一個大的點雲文件時，需要很長時間。我對getminmax3d（）做了我自己的定義，它花費的時間較少。我不明白爲什麼這兩個行爲是這樣的。我嘗試了5個點雲數據文件。在所有情況下，使用預定義函數的

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如何在PCL數據文件中存儲/寫入點雲的曲面法線？

我使用PCL，我可以使用PCL Visualizer實時顯示法線的方向。當我存儲點雲時，我只能存儲點而不是法線的方向。如何將法線的方向存儲在PCD文件中，以便使用pcl_viewer將它們可視化？

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NumPy unique（）返回超出邊界的索引

我試圖從彼此太靠近的點雲中移除點。我的輸入是一個mx3矩陣，其中列表示xyz座標。代碼如下： def remove_duplicates(points, threshold): # Convert to numpy points = np.array(points) # Round to within the threshold rounded_point

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對象在找到平面時出現

我試圖讓設備找到一個平面時出現對象，但我不太確定如何做，我已經搞亂了TangoPointCloud腳本和FindCloud功能在那裏，但沒有取得任何成功。

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在Python中改進用於點雲的空間感知中值濾波器的方法

我有來自機載LiDAR的點雲數據。它很嘈雜，所以我想運行一箇中值濾波器，收集每個點N米內的點，找到中值高程值，並將鄰域中值作爲調整後的高程值返回。這大致類似於網格化數據，並取每個箱內的海拔中位數。或scipy.signal.medfilt。但是 - 我想保留每個點的位置（x，y）。此外，我不確定美菲菲保留所需的空間信息。我有一個方法，但它涉及多個循環。當數百萬個點進去時，價格昂貴已更新 -

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無法初始化點雲 - ORA-13249：創建dml觸發器時出錯

我無法在Oracle Database 12c中初始化點雲。試圖執行以下命令： CREATE TABLE point_clouds( id NUMBER, capture_ts TIMESTAMP, point_cloud SDO_PC ); CREATE TABLE pc_blocks AS select * from mdsys.sdo_pc_blk_table; INSERT

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從點雲中選擇一個點

Google的Project Tango提供了一個點雲，即floatBuffer，其位置爲xyz，以米爲單位的一組點。我希望能夠通過在屏幕上觸摸來選擇其中一個點。什麼是最好的/最簡單的方法來實現這一目標？ UPDATE 包括我到目前爲止的代碼，如建議我嘗試得到點的投影在屏幕上，但顯示我發現我得到過小（即0.5值點後， 0.7等）。我不是在與團結工作，但與android studio，因此我沒有方

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從點雲構建圖形

我有一個PCL點雲。基本上，我需要編寫一些代碼，執行以下操作： Example 基本上，我需要建立點雲的圖形/邊緣圖。每個節點代表一個點，並且這些點具有指向相鄰點的指針/邊緣。最好，它不能形成如圖所示的角邊緣。（這可以通過說一個點也不能在l1範數中有很大的改變來實現（計程車距離，加上所有軸），而不僅僅是l2範數）。我需要這樣做，因爲它對我所有其他算法都很有用。正常計算等我目前在如何實現這一點