大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一：什么是点云数据 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。...这些设备用自动化的方式测量在物体表面的大量的点的信息，然后用某种数据文件输出点云数据。这些点云数据就是扫描设备所采集到的。...这里有很多技术应用在将点云转换为3D表面的过程中。 四：点云数据的格式 点云数据是3D激光雷达扫描仪的基本输出。...这通用的点云数据文件形式是3D坐标文件(经常指一个xyz文件)。这些文件是ASCII，因此可以被所有的后处理软件读取。...除此之外，一些其他的公式也有开发点云数据处理软件。通过输出的是XYZ文件格式的点云数据，来自任何扫描设备的点云数据可以被任何点云数据处理软件所分析。
在众多存储点云的文件格式中，有些格式是为点云数据“量身打造”的，也有一些文件格式（如计算机图形学和计算机和学领域的3D模型或通讯数据文件）具备表示和存储点云的能力，应用于点云信息的存储。...本文将这些文件格式一并视为“点云存储文件格式”。 从这个意义上说，除了包含基本的点的笛卡尔坐标信息之外，有些文件格式还可能包含点之间的连接关系（拓扑结构），以及法线等其他信息。...一、常见点云存储文件格式简介 ? 每个人都可以定义自己的数据存储格式，也因此产生了不计其数点云存储文件格式。...优点是支持n维点类型扩展机制，能够更好的发挥PCL库的点云处理性能。文件格式有文本和二进制两种格式。 pcd格式具有文件头，用于描绘点云的整体信息。...处理点云的软件和其它点云格式还有很多。对于常见的几种文本格式，本篇只给出了简单介绍，意在助力不熟悉的读者快速了解点云存储格式的概貌。
PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案。显然，这只能用有序的点云来完成，因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致。...例如，如果你从一个传感器Kinect或Xtion的点云，你可以用这个来检索640x480 RGB图像匹配的点云。 就是将点云文件PCD保存成PNG文件,程序如下 ?...pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); // 读取点云文件..."rgb"); } 那么这里的实验结果是根据我之前使用的用kinect获得的点云数据,他的点云可视化效果如下 ?...保存为PNG的结果为 ? 如果省略参数，函数将默认保存RGB域。 （2）计算点云重心 点云的重心是一个点坐标，计算出云中所有点的平均值。你可以说它是“质量中心”，它对于某些算法有多种用途。
MaterialDesignPaper}" FontFamily="Microsoft YaHei Light" Name="RootWindow" Title="PCL点云数据...Grid.Column="0" Style="{StaticResource MaterialDesignFilledTextBox}" materialDesign:HintAssist.Hint="点云数据文件
一 点云文件格式 3D点云数据的文件格式包括多种，包括pcd、ply、txt等。本节主要基于PCL的内部文件格式——PCD，针对其文件格式以及它在点云库PCL中应用的方法。...1.1 文件头格式 每一个PCD文件都包含一个文件头来确定和声明文件中存储的点云数据的某种特性。...在文件头中DATA的下一行开始，就是点云的数据部分了，在0.7版本中，PCD文件用ASCII和二进制两种模式存储数据。若以ASCII形式，每一个点占据一个新行。...首先是对点云数据的IO处理，包括从PCD文件读取点云数据和写入点云数据。...原始图像： 目标物的PointXYZ数据类型的点云： 目标物的PointXYZI数据类型的点云： 总结：本小节简单地介绍了点云文件格式和IO操作，为之后点云数据的进一步处理垫定基础。
vispy 显示 kitti 点云数据 （感谢前辈）转自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/74181054 评价：vispy显示三维点云数据很流畅，但是显示的点好像有点失真的感觉...vispy.scene.SceneCanvas(keys='interactive', show=True) view = canvas.central_widget.add_view() # # generate data 使用随机数据的话把这块反注释掉...visuals.Markers() # scatter.set_data(pos, edge_color=None, face_color=(1, 1, 1, .5), size=5) # 使用 kitti 数据...= 1: vispy.app.run() 效果如如下，比pcl 显示效果略微差点，但是十多万个点滚动也很流畅： ?
在进行机载LiDAR点云数据组织时，涉及到二维元胞数组的构建。...二维元胞数据组织，即将点云在XOY平面上进行规则格网划分，每个格网内存储相应的点云数据，便于后续数据处理操作，如查找近邻点操作、数学形态学滤波，均涉及到点云格网化。...在这里，主要介绍使用一种vector的二级指针编写数据组织函数。...PointPutIntoGrid(fileName,arr); cout << "在格网"<< Value1 << "行" <<"," 的点如下...特别注意： 在进行编写点云数据组织函数时，不要再次重新分配内存，否则会报错。但是在main()函数中，则是需要对函数指针进行内存分配的 有问题请指出，同时欢迎大家关注微信公众号,积极分享投稿！
因此，本文将重点介绍5种前沿的点云分割网络，包括PointNet/PointNet++、PCT、Cylinder以及JSNet网络，最后介绍5中常用的点云分割数据集。...常用的点云分割数据集主要有如下几个： 5.1 Semantic3D 经典的大型室外场景点云分割数据集，由激光雷达扫描周围场景得到。...Semantic3D提供了一个带有大标签的自然场景的3D点云数据集，总计超过40亿个点，8个类别标签。 数据集包含了各种城市和乡村场景，如农场，市政厅，运动场，城堡和广场。...而基于深度学习的点云分割网络较好地解决了上述问题，本文重点介绍了几种前沿的点云分割网络，包括PointNet/PointNet++、PCT、Cylinder以及JSNet网络，并介绍了5种常用的点云分割数据集...读者在应用深度学习进行点云分割或设计点云分割网络时，要根据自身需求和实际工况，有针对地选择合适的点云分割网络和数据集。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
三维目标检测常用数据模态为图像和点云，图像可直接作为 CNN 的输入，由于点云的稀疏性和不规则性，二维检测中研究成熟的 CNN 不能直接用于处理点云，并且点云的表示形式直接影响模型的性能。...因此，本节介绍点云数据的表示形式。目前，常用的表示方式主要有 3 种：点表示形式、体素表示形式、图表示形式。 01 点表示形式 点云是指获取物体表面每个采样点的空间坐标形成的点的集合。...用于三维目标检测的点云通常由激光雷达扫描得来，包含点的三维坐标、强度等信息，数据表示形式如图 1 所示。...点表示方法因为使用最原始的点云数据，保留最丰富细致的信息，在所有方法中输入信息损失最小。但是，点表示方法需要处理的数据量较大，运行速度较慢，并且一般使用多层感知器，感知能力较差。...▲ 图 1 点云数据示意图 02 体素表示形式 体素是体积元素的简称，是数字数据在三维空间分割上的最小单位，类似于二维空间的最小单位像素，数据表示形式如图2所示。
混合云架构融合了私有云和公有云，如何部署混合云已经成为IT圈里面最热门的话题之一。大部分数据中心团队都发现这种架构在技术上具有极大的挑战，这些挑战主要源于各种工具的不成熟和云产品的快速发展。...迁移TB级别的数据需要很长时间，尤其是当即启即用的公有云计算实例需要访问私有云上的大批数据时，我们遇到过很多麻烦。 云数据传输慢的主要原因在于网络带宽。我们目前没有足够的带宽支持快速的云数据传输。...这个限制使我们在需要云爆发(负载超过私有云极限)时不能及时将数据拷贝到用于扩展的云资源上，成为混合云使用的一大难点。...这种部署方式使数据离公有云更近，公有云可通过10GbE或40GbE局域网快速访问数据，但私有云端访问数据速度将受制于较慢的WAN连接。...数据安全问题 将私有云的部分或者全部都迁移到拥有良好网络的主机托管环境中，能极大地解决混合云架构的性能问题。为了实现这种迁移，首先需要保证数据安全性。
这应该是做点云数据最初大家用最多的数据集，其中包含最开始做配准的Bunny、Happy Buddha、Dragon等模型。...4 Large-Scale Point Cloud Classification Benchmark（大规模点云分类基准） 链接：http://www.semantic3d.net/ 这个数据库是做大规模点云分类的...，提供了一个大的自然场景标记的3D点云数据集，总计超过40亿点。...在该数据库中，对整个3D点云进行分割和分类，即每个点包含一个标签和一个类。因此，对检测-分割-分类方法进行逐点评估成为可能。...KIT的无人车平台采集的大量城市环境的点云数据集（KITTI），这个数据集不仅有雷达、图像、GPS、INS的数据，而且有经过人工标记的分割跟踪结果，可以用来客观的评价大范围三维建模和精细分类的效果和性能
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。...从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。...应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。...以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。...包括深度学习在点云处理中的应用、点云物体检测、点云语义分割，自动驾驶中的点云处理等等。
在杂乱的三维场景中提取水平面是许多机器人应用的基本步骤。针对一般平面分割方法在这一问题上的局限性，我们提出了一种新的平面提取的算法，它能够在杂乱的有序点云或者是无序点云数据中高效的提取平面。...对真实场景和合成场景的定性和定量评估表明，我们的方法在对有噪声的点云数据的处理的鲁棒性、准确性和效率方面优于几种最新的方法。...并且该算法已经在github 开源：https://github.com/DrawZeroPoint/hope ●主要贡献 （1）根据三维点云采集设备定向的角度对点云数据进行变换从而简化水平面提取的过程...，提供了快速且稳健的点云聚类和分割以及识别的方法。...充分利用采集点云数据的方向信息，并简化包括下采样，点云聚类，细化，和结果识别，算法在第一阶段使用了传感器方向的先验知识将源点云转换为参考点云，其z轴指向上方。
现在应用广泛的原始数据获取手段主要是无人机航飞、RTK实测、激光点云扫描等方法，在实际的应用过程中也都各有利弊。...02、基于RTK-SLAM点云数据获取 设备介绍 SR-RL8是一款适用于多场景、大空间的三维信息数据获取设备，基于RTK-SLAM技术，在利用SLAM技术获得空间三维信息的同时，将RTK控制点自动引入到...设备优势 Ø 外业数据采集速度极快，精度极高，通过稳定的SLAM算法，可快速获取高精度的点云数据； Ø 激光扫描仪360度旋转扫描，点密度为64万点/秒，能够覆盖全部空间，相比固定式激光扫描仪，移动式没有缺扫漏扫的问题...； Ø 点云坐标可自动转换到CGCS2000坐标、WGS84坐标或当地坐标等，无需通过导入人工控制点的方式转换坐标； Ø 内业点云解算时间短，自动化程度高，无需人工干预，短时间便能获得配准好的点云数据；...03、BIM模型重建 首先将获取的点云数据转换为点云项目或点云项目的索引格式插入Revit软件中作为模型建立的真实参照。
作者 | 汪逢生 编辑 | 赵晏浠 论文题目 Surface Representation for Point Clouds 论文摘要 多数先前的工作通过坐标表示点云的形状。...然而，直接利用坐标描述局部几何是不充分的。在本文中，作者提出了 RepSurf（representative surface），这是一种新颖的点云表示，显式的描述了非常局部的点云结构。...作者在表面重建后通过预定义的几何先验计算 RepSurf 的表征。RepSurf 可以成为绝大多数点云模型的即插即用模块，这要归功于它与无规则点集的自由协作。...在只有0.008M参数数量、0.04G FLOPs 和 1.12ms推理时间的增的情况下，作者的方法在分类数据集 ModelNet40 上达到 94.7% (+0.5%)，在 ScanObjectNN...对于检测任务，作者的 RepSurf 应用于最先进的检测器，并在 ScanNetV2 上达到71.2% (+2.1%) mAP25、54.8% (+2.0%) mAP50 和在 SUN RGB-D数据集上
对于点云处理而言，最简单也逃不过的就是点云转换了，我们就从点云转换开始，来一步步完成点云加速的学习。点云基础转换是3D点云处理中的一个重要步骤。...该函数会在每个线程索引小于点云数的情况下，通过矩阵乘法将输入的点云数据进行转换，并将转换后的数据存储到原始的点云数据中。...接着，该函数将变换矩阵数据从主机复制到设备，并为点云数据和变换矩阵数据分配了设备内存。然后，调用了上述的cudaTransformPoints的函数，将变换应用于点云。...最后，该函数将变换后的点云数据从设备复制到主机，并释放了设备内存。该函数的返回值为布尔值，表示变换是否成功。...Thrust代码完成加速 这段代码实现了一个基于Thrust算法库的点云变换函数TransformPointCloud。该函数接受一个变换矩阵和一个原始的点云数据，返回经过变换后的点云数据。
： 伍斯特理工学院 论文名称：Learning to Segment 3D Point Clouds in 2D Image Space 原文作者：Yecheng Lyu 内容提要 与文献中通过定制的卷积算子捕捉...3D点云的局部模式不同，在本文中，我们研究了如何有效、高效地将这些点云投影到二维图像空间中，使传统的二维卷积神经网络（CNN）（例如U-Net）可用于分割。...为此，我们的目的是绘制图，并将其重新规划为一个整数变成问题，以学习每个单个点云的topology-preserving图到网格映射。为了在实际应用中加快计算速度，本文进一步提出了一种新的分层近似算法。...借助从点云构建图的Delaunay三角剖分法和用于分割的多尺度U-Net，我们分别在ShapeNet和PartNet上展示了最先进的性能，与其他优秀算法相比有显著的改进。...论文主要实现： （1）从点云构造图。 （2）使用图形绘图将图形投影到图像中。 （3）使用U-Net分割点。 主要框架及实验结果 ? ?
欧盟、日本也都成立了专门的云计算组织管理架构，推动云计算战略布局。 除了提供税收优惠政策外，各国公共财政对云计算领域的投资毫不吝啬。...在云计算的财政资金安排中，还频现各国政府对云计算服务的采购大手笔。...300多个城市制定了有关智慧城市的战略规划；在框定了云计算服务平台建设、基于云计算平台的大数据服务、云计算和大数据解决方案及推广项目3个国家未来重点扶持领域的基础上，工信部启动了针对云计算的“十三五”规划...目前许多地方重建设，轻应用，集中表现为各地大量的数据中心竞赛式上马，但相关软件与应用服务能力薄弱，“云资源”的利用率不高。...须知，云计算不是数据驱动和技术驱动，而是应用驱动，如果没有或不能满足需求，再大的云数据中心或者再华丽的技术设施也徒有虚名。
.htaccess文件的华点 今天找了一下使用.htaccess配置文件绕过的方法,发现有不不少值得关注的配置,另外也学习了一下.htaccess的工作方式和配置语法。...文件的配置) 什么时候.htaccess文件的配置会生效?...x-httpd-php images.png 例题: [Insomnihack Teaser 2019 Web]l33t-hoster [SUCTF 2019]EasyWeb 除了上面这些在Web安全｜.htaccess的奇淫技巧中提到的之外还有一些文章提到的点也很有意思...,在这里记录一下: 网站重定向 网站重定向的功能可以说是都是一些日常开发人员的需求，在这里就不细说了，详细的可以看文章:.htaccess文件格式,这里简单列两点： RewriteEngine On|Off...-f 常规文件 将TestString视为一个路径名并测试它是否为一个存在的常规文件。 -s 非空的常规文件 将TestString视为一个路径名并测试它是否为一个存在的、尺寸大于0的常规文件。
前言 不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此，在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前，需要对点云数据进行一些处理。...目前采用的方式主要有两种： 1、将点云数据投影到二维平面。此种方式不直接处理三维的点云数据，而是先将点云投影到某些特定视角再处理，如前视视角和鸟瞰视角。同时，也可以融合使用来自相机的图像信息。...通过将这些不同视角的数据相结合，来实现点云数据的认知任务。比较典型的算法有MV3D和AVOD。 2、将点云数据划分到有空间依赖关系的voxel。...不同于以上两种方法对点云数据先预处理再使用的方式，PointNet系列论文提出了直接在点云数据上应用深度学习模型的方法。...：点云数据是一个集合，对数据的顺序是不敏感的。
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