在Linux系统中，rsync是一种强大的工具，用于文件和目录的备份和同步。然而，在进行备份时，我们可能希望排除某些文件或目录，例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。...本文将介绍在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录的方法。图片方法一：使用--exclude选项rsync提供了--exclude选项，可以在命令行中指定要排除的文件或目录。...方法三：使用rsync的模式匹配rsync还支持使用模式匹配来排除文件和目录。我们可以使用通配符来匹配文件和目录名。...方法四：排除隐藏文件和目录在Linux系统中，以"."开头的文件和目录被视为隐藏文件或目录。如果我们希望排除这些隐藏的文件和目录，可以使用--exclude='.*'选项。...*'来排除源目录中的所有隐藏文件和目录。图片结论在Linux中，使用rsync进行备份时，排除文件和目录对于保持备份的干净和高效非常重要。
在使用React Hooks时，可以使用useEffect钩子来处理副作用和替代生命周期方法。useEffect钩子可以在组件渲染时执行副作用操作，根据需要进行清理。...下面是一些常见的用法和示例： 1：执行副作用操作： 在useEffect钩子中执行诸如数据获取、订阅事件、DOM操作等副作用操作。接受一个回调函数作为第一个参数，该回调函数在组件渲染后执行。...// componentWillUnmount cleanup(); }; }, []); return ( // 组件渲染内容 ); } 这里副作用操作在组件首次渲染时执行...返回的清理函数在组件卸载时执行，模拟了componentWillUnmount方法。 通过使用useEffect钩子，在函数组件中处理副作用操作，模拟类组件的生命周期方法。...使用Hooks更加灵活和简洁，避免了使用类组件时的繁琐代码和状态管理。
PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类，与CloudViewer可视化类相比，PCLVisualizer使用起来更为复杂，但该类具有更全面的功能，如显示法线、绘制多种形状和多个视口...//创建视窗对象并给标题栏设置一个名称“3D Viewer”并将它设置为boost::shared_ptr智能共享指针，这样可以保证指针在程序中全局使用，而不引起内存错误 boost::shared_ptr...，PCL visualizer可视化类可用于绘制法线，也可以绘制表征点云的其他特征，比如主曲率和几何特征，normalsVis函数中演示了如何实现点云的法线，*/ boost::shared_ptrpcl...，用户想扩展函数的某一些功能， 比如按下键盘时保存点云的信息，或者通过鼠标确定点云的位置 interactionCustomizationVis函数进行演示如何捕捉鼠标和键盘事件，在窗口点击，将会显示一个...::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr basic_cloud_ptr (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud
应小伙伴们后台留言，想要了解ROS中如何使用PCL，本篇文章就将具体介绍一下。文章中如有错误，欢迎留言指出。也期待大家能够积极分享和讨论。...PCL是随着ROS的而出现的三维点云处理的库，很多做机器人的朋友一定不陌生，这里将首先介绍在PCL库中经常使用的两种点云之间的转换，这里将根据工程中的经验，从代码层面举例分析如何实现程序中定义的各种点云数据之间转换...，并且介绍PCL在应用于ROS中应该如何转换数据结构。...（使用PCL库里的转换函数）： sensor_msgs::PointCloud2 和 pcl::PointCloud之间的转换 使用pcl::fromROSMsg 和 pcl::toROSMsg void...）： sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr 和 pcl::PCLPointCloud2之间的转换使用 使用pcl_conversions::toPCL和pcl_conversions
pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr...只有有组织后者是有序的点云才允许使用列和单独的卷积。...::FrustumCulling 在相机的位姿和视野给出的平截头体内进行点云滤波。...目的是重复使用与估计原始法线时相同的点对应关系，以避免重复最近邻搜索。...使用参数化模型投影点云，如何将点投影到一个参数化模型上（平面或者球体等），参数化模型通过一组参数来设定，对于平面来说使用其等式形式。在PCL中有特定存储常见模型系数的数据结构。
首先介绍一下我们使用PCL时会经常用到的两种数据类型 关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>两中数据结构的区别 pcl::PointXYZ... & cloud ） 在使用fromROSMsg是一种在ROS 下的一种数据转化的作用，我们举个例子实现订阅使用...kinect发布 /camera/depth/points 从程序中我们可以看到如何使用该函数实现数据的转换。...并且我在程序中添加了如果使用PCL的库实现在ROS下调用并且可视化， ?.../************************************************ 关于如何使用PCL在ROS 中，实现简单的数据转化 时间：2017.3.31**/ #include
:Ptr cloud_xyz(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>()); pcl::io::savePCDFileASCII("....demo中给出了两种点云的格式的读取（ply和pcd格式），当然在PCL中，还有其它数据格式的读取函数封装，比如txt，以及二进制数据格式的读取。 对于第二步：关于下采样滤波。...表面法线是几何表面的重要属性，在很多领域都有大量应用，比如：在进行光照渲染时产生符合可视习惯时需要表面法线信息才能正常表达，对于一个已知的几何体表面，根据垂直于点表面的矢量，因此推断表面某一点的法线方向通常比较简单...在PCL内估计一个点集对应的协方差矩阵，可以使用以下函数调用实现： //定义每个表面小块的3x3协方差矩阵的存储对象 Eigen::Matrix3f covariance_matrix; //定义一个表面小块的质心坐标...从这些点中随机选择一些代表采样点的对应关系； （3）计算通过采样点定义的刚体变换和其对应变换，计算点云的度量错误来评价转换的质量； 重复上述的三个步骤，直至取得储存了最佳度量错误，并使用暴力配准部分数据
(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloud...) { pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud...pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); if (pcl::io::loadPCDFilepcl...>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); // 读取文件 if (pcl::io::loadPCDFilepcl...比如增采样，PCL使用MLS算法和类。执行这一步是很重要的，因为由此产生的点云的法线将更准确。
，其形状是由均值和标准差决定，平均距离在标准范围之外的点，可以被定义为离群点并可从数据中去除。...pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr...( 2)使用参数化模型投影点云 如何将点投影到一个参数化模型上（平面或者球体等），参数化模型通过一组参数来设定，对于平面来说使用其等式形式.在PCL中有特意存储常见模型系数的数据结构 #include..., char** argv) {pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new...pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud_projected (new pcl::PointCloud
(1)从一个点云中提取索引 如何使用一个，基于某一分割算法提取点云中的一个子集。...::PCLPointCloud2::Ptr cloud_blob (new pcl::PCLPointCloud2), cloud_filtered_blob (new pcl::PCLPointCloud2...);//申明滤波前后的点云 pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>...图4 分割得到的其二平面模型 （2）使用ConditionalRemoval 或RadiusOutlinerRemoval移除离群点 如何在滤波模块使用几种不同的方法移除离群点，对于ConditionalRemoval...::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloudpcl::PointXYZ
超体聚类实际上是一种特殊的区域生长算法，和无限制的生长不同，超体聚类首先需要规律的布置区域生长“晶核”。晶核在空间中实际上是均匀分布的,并指定晶核距离（Rseed)。再指定粒子距离(Rvoxel)。...cloud = boost::shared_ptr (new PointCloudT ()); pcl::console::print_highlight ("Loading...normal_importance); //如何使用SupervoxelClustering函数 pcl::SupervoxelClustering super (voxel_resolution...()); boost::shared_ptrpcl::visualization::PCLVisualizer> viewer (new pcl::visualization::PCLVisualizer...同时在不同的场景中，使用的参数是十分重要的， 只是先了解超体的概念，如果想应用到实际的应用中，还需要很多其他的知识 ，所以这里只是基本的学习
使用不同的方法来搜索特征之间的对应关系 使用点匹配时，使用点的XYZ的坐标作为特征值，针对有序点云和无序点云数据的不同的处理策略： （1）穷举配准（brute force matching） (2)kd...在对应关系的基础上评估一些错误的度量标准 2.在摄像机位姿（运动估算）和最小化错误度量标准下估算一个刚体变换 3.优化点的结构 4使用刚体变换把源旋转/平移到与目标所在的同一坐标系下，用所有点，点的一个子集或者关键点运算一个内部的...实例分析： （1）如何使用迭代最近点算法：在代码中使用ICP迭代最近点算法，程序随机生成一个点与作为源点云，并将其沿x轴平移后作为目标点云，然后利用ICP估计源到目标的刚体变换橘子，中间对所有信息都打印出来...(2)如何逐步匹配多幅点云 本实例是使用迭代最近点算法，逐步实现地对一系列点云进行两两匹配，他的思想是对所有的点云进行变换，使得都与第一个点云统一坐标系中，在每个连贯的有重叠的点云之间找出最佳的变换，并积累这些变换到全部的点云...//调用子函数完成一组点云的配准，temp返回配准后两组点云在第一组点云坐标下的点云 PointCloud::Ptr temp (new PointCloud); PCL_INFO
5.重复1-3步，算法会生成点数在min和max的所有平面，并对不同平面标记不同颜色加以区分。 6. 直到算法在剩余点中生成的点簇不能满足min，算法停止工作。...PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); if ( pcl::io::loadPCDFile...." << std::endl; return (-1); } pcl::search::Searchpcl::PointXYZ>::Ptr tree = boost::shared_ptr::Ptr normals (new pcl::PointCloud pcl::Normal>); pcl::NormalEstimationpcl::PointXYZ, pcl:...)： 这是在计算点的法线时，设置邻域内需要多少点来模拟平面计算法线。
如何从一个深度图像（range image）中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp #include #include ::Ptr point_cloud_ptr (new pcl::PointCloud); pcl::PointCloudpcl::RangeImage> range_image_ptr (new pcl::RangeImage); pcl::RangeImage& range_image = *range_image_ptr...pcl::PointXYZ>::Ptr keypoints_ptr (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); pcl::PointCloudpcl::PointXYZ...它将指定算法和参数，在每个点云中计算特征描述子 2.基于n_D特征空间中的最近邻元素搜索，源点云中的每个特征将和目标点云中对应的特征相对照 3 。
（2）如何从深度图像中提取边界 从深度图像中提取边界（从前景跨越到背景的位置定义为边界），对于物体边界：这是物体的最外层和阴影边界的可见点集，阴影边界：毗邻与遮挡的背景上的点集，Veil点集，在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点...cloud if not given----- // pcl::PointCloud::Ptr point_cloud_ptr (new pcl::PointCloudpcl::RangeImage> range_image_ptr (new pcl::RangeImage); pcl::RangeImage& range_image = *range_image_ptr...:PointCloudpcl::PointWithRange>::Ptr border_points_ptr(new pcl::PointCloudpcl::PointWithRange>), /.../物体边界 veil_points_ptr(new pcl::PointCloudpcl::PointWithRange>), //veil边界 shadow_points_ptr(new
pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); //创建法线的对象 pcl::PointCloudpcl::Normal...>::Ptr normals(new pcl::PointCloudpcl::Normal>); //读取PCD文件 if(pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZ>(argv...pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ>::Ptr kdtree(new pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ>);normalEstimation.setSearchMethod...PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>); // 法线对象pcl::PointCloudpcl...::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloudpcl::Normal>); // 读取文件if (pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZ
PointCloud::Ptr temp (new PointCloud); PCL_INFO ("Aligning %s (%d) with %s (%d)....匹配一对点云数据集并且返还结果 *参数 cloud_src 是源点云 *参数 cloud_src 是目标点云 *参数output输出的配准结果的源点云 *参数final_transform是在来源和目标之间的转换...//注意：为了大数据集需要允许这项 PointCloud::Ptr src (new PointCloud); //存储滤波后的源点云 PointCloud::Ptr tgt (new PointCloud...::search::KdTreepcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ> ()); norm_est.setSearchMethod...，创建ICP对象，设置它的参数 //以需要匹配的两个点云作为输入，使用时，参数的设置需要根据自己的数据集进行调整。
= clusters.end(); it++) { pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud_cluster(new pcl...::Ptr sor_cloud(new pcl::PointCloudpcl::PointXYZRGB>); pcl::StatisticalOutlierRemovalpcl::PointXYZRGB...，KdTree将被建立 pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTreepcl::PointXYZ> ());...pcl::PFHSignature125>()); //使用半径在5厘米范围内的所有邻元素。...//注意：此处使用的半径必须要大于估计表面法线时使用的半径!!!
(new pcl::PointCloud); pcl::PointCloud::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloudnew pcl::PointCloudpcl::Normal>); pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients_plane (new pcl::ModelCoefficients...), coefficients_cylinder (new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointIndices::Ptr inliers_plane (new pcl...PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>), cloud_f (new pcl::PointCloudpcl::PointXYZ...ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients); pcl::PointCloudpcl::PointXYZ>::Ptr
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