我使用的是pcl的方法，它工作得很好。我按照教程中的描述使用它。但我并不完全理解RANSAC算法是如何工作的。使用FPFH计算特征。据我所知，该算法从输入云和目标云中提取随机特征，并将输入云投影到目标云上的计算姿态上。然后计算一个consensus set，并在一些迭代之后采取具有最大consensus set的姿势。但是这些<
浏览 108提问于2020-02-23得票数 0
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密集SIFT后的场景重建
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我正在使用MATLAB中的vl_dsift来计算一对立体图像中的密集SIFT特征。特征对应似乎或多或少是正确的，但当我对我的3D云进行三角测量时，也就是说所有的点都有相同的深度，这对于我的场景是不正确的，当我使用vl_sift时也不会发生这种情况。我的代码如下：
[fL, dL] = vl_dsift(frameLeftGray,'st
浏览 2提问于2016-11-04得票数 2
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对于我正在从事的项目，我已经成功地对道路图像数据执行了SFM过程，并且能够生成一个包含点云坐标(X、Y、Z)、RGB值和法线(nx、ny、nz)的.ply文件。现在，我感兴趣的是从数据中计算每一点的曲率值。我遇到过，但据说只有当X、Y和Z是2D数组时，实现才能工作。
如果路面非常粗糙，高斯曲线和平均曲率是否适用？给出了尺寸NX3的(X，Y，Z)坐标数据和尺寸NX3的(nx，ny，nz)正态数据，如何求出曲率？Pyth
浏览 8提问于2017-02-27得票数 1
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如何合并不同大小的点云集群
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我正在使用PCL处理三维点云。我使用快速点特征直方图(FPFH)作为描述符，它对于单个点是33维的。在我的工作中，我想使用FPFH对点云数据进行聚类，其中聚类定义了此功能。然而，如果我计算一个包含200个点的集群的FPFH，而不是集群中每个点的特征向量是200x33，我就会感到困惑。由于两个集群将具有不同的大小，因此我不能使用上述大小的特
浏览 2提问于2015-07-24得票数 1
我希望将点云数据(.pcd、.ply文件)与一个或多个点云数据进行比较，并希望得到类似的点或补丁。所以我想知道该用哪种技术或算法？
浏览 1提问于2015-04-26得票数 1
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云计算中的DDoS攻击与基础设施中的传统网络有什么区别吗？我的博士研究是关于建立一个模型来检测云环境中的DDoS。因此，我采用了分类方法。在我的方法中，我用传统的网络基础结构数据集训练了天真的基分类器，并在云数据集上进行了测试。但是分类器对某种DDoS攻击进行了错误分类。例如，非<
浏览 0提问于2017-09-11得票数 0
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目前我使用的是PCL 1.8.0，我们有一个板的样本云数据，其中有一些组件安装在板上，在实际的板上几厘米以上。
这是包含集群和特征数据的云数据。通过使用欧几里得聚类提取，我能够从样本数据中获得聚类计数和聚类形状，这些聚类根据聚类数据和形状保存到不同的PCD中，如下所示。现在，如果你在上面的图像中观察到，根据我的要求，我们只得到了集群的外部边界，我想要将集群的整个外部边界和内部<em
浏览 1提问于2016-11-10得票数 0
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如果我们看一下由NIST制定的云计算定义，那么云的一部分基本特征就是。这也适用于这个网站上的其他问题和回答，它总是云和现场。然而，在同一篇文章中，对私有云的描述说：
。。它可能存在于场外.但是，一个私有的云怎么可能既在现场又在云端呢？这个NIST定义是我在其他研究论文和中看到的云计算定义的基础，所以直到今天，它似乎是非常相关和
浏览 14提问于2021-02-13得票数 0
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我有一个程序，可以在内部将点云作为特征对象的向量进行处理：此程序需要将这些点云转换为不同的格式以进行序列化。下面是另一种类型的格式： float x; float z;std::vector<Point32> point_cloud_other;
问题是，在x86
浏览 0提问于2013-12-07得票数 1
我使用pcl::FPFHEstimation类来检测特征点，如下所示：fest.setInputNormals(point_normal);我的问题是如何可视化点云中检测到的特征点就像检测到的红色特征
浏览 8提问于2020-06-02得票数 0
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所以我读了一些教程，读到“按需自助服务”是云计算的特点。但我很困惑，因为它为什么特别是云计算的特点呢？从非云计算的角度来说，也不可能有按需自助服务方面吗？是否所有云计算服务都允许按需自助服务，而几乎所有这些服务(不是云计算的服务)都不允许按需自助服务？听起来像是在说“自助服务是柴油汽车的特点”
浏览 2提问于2019-07-08得票数 0
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OpenCV，计算机视觉
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我是计算机视觉领域的新手，所以我正在从头开始学习如何从多个图像捕获生成点云。我还没有在代码上实现任何这些，首先我想了解整个过程应该如何完成，然后我将对其进行编码。到目前为止，我已经了解了特征检测算法，主要是SIFT和非常精确的A-KAZE，它在每个图像上检测更多的特征，从而生成更密集的云。然后是关键匹配算法，主要是Brute Force (BF)和FLANN。最后，这应该是一个过程，在这个过程中，你
浏览 2提问于2017-04-01得票数 0
我目前正在阅读这篇文章，其中原始的点云坐标正在经历两种转换，输入转换和特征转换，转换本身由一个迷你点网和一个矩阵乘法组成，输入转换将其转换为nx3向量，而特征转换将其转换为nx64向量。然而，这两个转换在结构上本质上是相同的(tnet X matrixmultiply)，那么我们怎么能说第一个转换转换输入，第二个转换作用于特征呢？
浏览 1提问于2018-05-29得票数 1
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参考我另一个question上的答案，我尝试将两个点云投影到它们的特征向量上。 我使用的是c++和PointCloudLibrary。不幸的是，我找不到一个好的PCA类文档。当model_cloud是我的点云时，我尝试了以下方法来做这个项目： pcl::PCA<pcl::PointNormal> pca;
pca.setInputCloud(model_cloud_pt
浏览 98提问于2020-01-03得票数 2
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4096维特征向量用于计算机视觉任务。我的问题是，我们能否使用这些网络来提取不属于上述1000个类中任何一个的图像的特征？换句话说，我们可以使用这些网络来提取带有标签c1001的图像的特征吗？请记住，c1001不属于这些网络最初接受培训的Imagenet类。我提供一个个案研究，以供参考：
带有属性的动物数据集(参见)是一个非常流
浏览 6提问于2020-08-26得票数 2
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大多数真实世界的数据集都有缺少值的特性。将缺失值替换为适当的值(如平均值)是特征工程中的一个很好的步骤。有时，我们还会在输入特性列以训练模型之前对其进行标准化/规范化。我的第一个问题是如何在这个分裂的数据集中进行特性工程？
我们是使用未分割特征的全局平均值来替换训练和测试集中这些特征的缺失值，还是应该使用这些集合<em
浏览 0提问于2020-12-16得票数 4
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您好，我正在尝试通过python中的3d网格计算主轴的向量(使用open3d库与网格交互)。我已经使用泊松分布( numpy数组中的1000个点)将网格转换为点云，并考虑使用scikit learn及其PCA功能来尝试获取该向量的值。通过谷歌搜索，我认为我是在正确的轨道上，但对如何使用PCA函数来获得我想要的东西知之甚少。 我认为我需要从点云及其伴随的特征向量中提取最大的<
浏览 18提问于2020-10-30得票数 0
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也许我不太明白云到底是什么，但据我所知，它是一种从第三方主机的数据中心通过Internet访问计算资源(即服务器、计算机、处理器)的模型。我最近遇到了“现场云”这个术语，我不太清楚这是否适合云服务的方案。我以前认为云是由计算资源不是由公司在本地拥有/托管的模型定义的，但似乎有云的应用，即“云基础设施”位于公司的
浏览 0提问于2021-06-17得票数 0
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