在这篇文章将介绍如何使用CUDA-PCL处理点云来获得最佳性能,由于PCL无法充分利用Jetson上的CUDA,NVIDIA开发了一些具有与PCL相同功能的基于CUDA的库。代码地址:https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/cuPCL.git(只有动态库和头文件,作者说源码将在未来开源)。
https://aws.amazon.com/cn/premiumsupport/knowledge-center/connect-to-linux-desktop-from-windows/
PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用。
上周点云公众号开启了学习模式,由博主分配任务,半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来!
PCL(PointCloudLibrary)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、MacOSX、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用 。
1.http://pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows.php#compiling-pcl-windows
PCL(Point Cloud Library,点云库)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源 C++ 编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等;支持多种操作系统平台,可在 Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说 OpenCV 是 2D 信息获取与处理的结晶,那么 PCL 就在 3D 信息获取与处理上具有相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式,可以免费进行商业和学术应用。
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置,所以尽量编写在inux下编写,同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中,C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中,会大量的使用到线性代数,为了省去手动写遍历去遍历代码,需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
基于视觉的三维重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
NVIDIA在Github上开源了CUDA PointPillars,使用 TensorRT 进行 PointPillars 推理。
工欲善其事必先利其器,学生可以免费安装Pycharm专业版啦,官网注册地址: https://www.jetbrains.com/store/?fromMenu#edition=discounts
下载路径:http://unanancyowen.com/en/pcl181 (这个并不是官网,官网是这个:http://pointclouds.org/)
Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
各路安装方法参见https://github.com/strawlab/python-pcl,在此仅记录linux下的安装: 1.安装依赖库:
本系列文章首先介绍什么是PCL以及PCL的功能。之后将讲解如何在Linux上安装PCL,为下一步测试、编程、开发做准备。后续的文章将对PCL官网上给出的教程进行解释、编译、调参等辅助学习,期间还会涉及到Linux的一些开发技巧、分享学习心得等。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
Microsoft 在 .NET Framework 4 中添加了一个名为可移植类库 (PCL) 的新功能。 利用 PCL,您可以有选择性地面向 .NET Framework、Silverlight 和 Windows Phone 以及 Windows 应用商店和 Xbox 360 的多个版本,所有这些均可从单个 Visual Studio .NET 项目中实现。 当您选择 PCL 项目模板时,Visual Studio 会自动确保代码仅使用每个所选目标平台上存在的库。 这样就无需使用繁重的预处理器指令和多
PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先,介绍了多视图几何的相关概念和常用算法,包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着,介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码,以及该库在点云处理中的应用。最后,分享了关于深度学习的一些学习资料,包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享,能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
我们是接着上一篇文章安装虚拟机与pcl的配置(1)继续 使用快捷键“ctrl+alt+T”,来打开一个命令窗口如下图 比如我们在命令窗口下输入ls 我们会看到在主目录下的所有文件 下图是我插上u盘的
随着新型,低成本的3D传感器硬件的出现(例如Kinect),以及科研人员在高级点云处理研究上的不断努力,3D感知在机器人技术以及其他领域显得愈发重要。
来源丨https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295
Pret是用来对打印机安全进行测试的工具。它通过网络或者USB连接到设备,并利用给定打印机的语言进行渗透。目前绝大多数的打印机都是使用PostScript,pjl和pcl。这使得该工具可以通过这些打印机语言进行捕获或者操作打印作业,访问打印机文件系统和内存甚至造成物理层面上的破坏。
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
文件包含 nginx配置错误+user-agent文件头写入命令+读取access.log日志 考察任意文件读取,但是过滤了绝大部分的伪协议和flag,留下来的http和zip没过滤,但是没什么用,查看服务器的中间件是nginx,然后题目没有采用动态的靶场,所以尝试一下读取服务器的日志文件access.log,看一下能不能找到有用的payload或者flag,发现也被过滤了,而且,waf使用正则进行过滤的,可是到这里还是没什么思路,于是百度了一下路径绕过,发现有一个绕过的方法,就是利用nginx的配置错误,来进行路径拼接,整体是这样子的,直接访问/var/log/nginx/access.log时会被过滤,但是如果服务器配置错误的话,/var/vfree/../log/nginx/access.log的话,nginx默认会处理成/var/log/nginx/access.log,把vfree/../当成跳转上一层目录,也就是跳到了/var目录,于是就log后面的路径拼接到了/var后面,造成了目录穿越的漏洞,访问发现可以成功返回,如果环境没有被清空的话,通过全局搜索”PCL{“就可以翻到别人的flag,不好运就要自己写一个,整个access.log的组成是由IP - - 日期 - ”访问方法 访问路径 HTTP版本“ 状态码 字节 - USER-AGENT - - 这几部分组成,所以可以尝试通过请求头写入一段读取flag的php代码,然后flag再写入到日志文件中!!!所以直接get写入的话,访问access.log发现是可以写进去的,虽然会被防火墙拦截,但是所有访问都会先通过php处理任何在写入访问日志,所以flag就会被读取出来!!!
一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提高程序的运行速度,
关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别
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。
(2)使用ConditionalRemoval 或RadiusOutlinerRemoval移除离群点
关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看 wiki.ros.org/pcl/Overview
点云分割是根据空间,几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云拥有相似的特征,点云的有效分割往往是许多应用的前提,例如逆向工作,CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割,然后才能更好的进行空洞修复曲面重建,特征描述和提取,进而进行基于3D内容的检索,组合重用等。
1.1 点击path添加(4个bin路径即包含dll,exe文件夹): (win10直接一行一行添加,win7;隔开)
关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分,所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据,本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API 的解说实现的,其中有很多细节如果直接更改源程序,可能会因为数据类型,或者头文件等各种原因编译不过,会导致我们比较难得找出其中的错误,首先我们看一下我自己设定的一个场景,然后我用kinect获取数据
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法,比如PointCloud的类和许多用于表示点,曲面,法向量,特征描述等点的类型,用于计算距离,均值以及协方差,角度转换以及几何变化的函数。
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。本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能,从显示单个点云开始。大多数示例代码都是用于创建点云并可视化其某些特征
http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后,有demo可以查看
基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。
介绍一下在windows下安装虚拟机(对于虚拟机的Ubuntu系统还是双系统Ubuntu配置PCL的环境的步骤都是一样的)……
首先注意一点,这里是region growing segmentation,不是color-based region growing segmentation.
二进制版的vtk第三方库不支持Qt,需要重新下载vtk并用cmake编译,注意要版本对应,这里我用pcl1.8.1,对应vtk8.0,在这里下载。
在测量较小的数据时会产生一些误差,这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话,会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞,可以采用对数据重采样来解决这样问题,通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分,
首先通过pcl::VoxelGrid (filters)先对点云数据进行下采样滤波; 然后通过pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; (segmentation)创建Nodelet样本细分类别; 然后通过 pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;(filters)提取索引; 最后通过pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec; 生成欧式聚类对象 (segmentation)。
上两篇介绍了关于欧几里德分割,条件分割,最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法,这一篇是关于区域生成的分割法,
Github库在这(这里用1.8.1):https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/releases/tag/pcl-1.8.1
平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线,被认为是一种十分重要的性质。 法线提供了关于曲面的曲率信息,这是它的优势。许多的PCL的算法需要我们提供输入点云的法线。为了估计它们,代码分析如下
上周点云公众号开启了学习模式,由博主分配任务,半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来!(目前已经有成员反馈,还有需要小伙伴没有发过来哦,下周开始会将分享整理出来,定期分享,并将文档上传至github组群,已经有部分分享上传至github组群中,供大家下载查看,并且有问题可以在github的issues中提问,大家可以相互提问并解答)
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