KiTTI数据处理和3D CNN用于车辆检测 用于车辆检测的3D CNN 使用PointCloud数据进行车辆检测的3D全卷积网络参考：点云中用于车辆检测的3D全卷积网络 主文件是“ model_01_deconv.py” 数据加载功能为“ input_velodyne.py” 示例（3D边界框：8个顶点）不执行NMS 需求 Python 张量流 ROS Python-PCL（如果不使用pcl，请在input_velodyne.py中注释掉相关代码 KiTTI数据处理 数据集是KITTI 3D对象检测数据集 Velodyne PointCloud 培训标签 校准

点云中的数据增强方法 本文基于相机坐标展示(kitti中的标签是相机坐标系) 一 旋转(相机坐标系沿y轴旋转) import numpy as np def rotation_points_single_angle(points, angle, axis=0): # points: [N, 3] rot_sin = np.sin(angle) rot_cos = np.cos(angle) if axis == 1: rot_mat_T = np.array( [[rot_cos, 0, -rot_sin], [0, 1

点云注释器（在开发中） 用于3D计算机视觉任务的基于Web的注释工具。 该工具是在苏宁公司进行的无收银员便利店研究的背景下开发的。 它支持点云（.pcd）进行姿势估计，跟踪和reID的注释任务。 它是由和开发的SPA。 :movie_camera: 有关检测和语义分段的注释任务，请参考Hitachi Automotive and Industry Lab的。 怎么跑 安装Node.js 从下载适合您平台的预安装程序。 下载仓库 git clone https://github.com/zexihan/point-cloud-annotator.git 启动应用程序 cd point-cloud-annotator npm install npm start 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 （可选）编辑configs.json。 默认情况下

什么是pyRANSAC-3D？ pyRANSAC-3D是随机样本共识（RANSAC）方法的开源实现。 它适合点云中的原始形状（例如平面，长方体和圆柱体）以适应多种应用：3D猛击，3D重建，对象跟踪等。 特征： 安装 要求：脾气暴躁 用安装： pip3 install pyransac3d 看一看： 示例1-平面RANSAC import pyransac3d as pyrsc points = load_points (.) # Load your point cloud as a numpy array (N, 3) plane1 = pyrsc . Plane () best_eq , best_inliers = plane1 . fit ( points , 0.01 ) 平面方程Ax + By + Cz + D中的结果： [1, 0.5, 2, 0] 1、0.5、2、0

ndt_omp 该软件包提供了从pcl派生的OpenMP增强的正态分布变换（和GICP）算法。 将NDT算法修改为对SSE友好并且是多线程的。 它的运行速度比pcl中的原始版本快10倍。 基准测试（在Core i7-6700K上） $ roscd ndt_omp/data $ rosrun ndt_omp align 251370668.pcd 251371071.pcd --- pcl::NDT --- single : 282.222[msec] 10times: 2921.92[msec] fitness: 0.213937 --- pclomp::NDT (KDTREE, 1 threads) --- single : 207.697[msec] 10times: 2059.19[msec] fitness: 0.213937 --- pclomp::NDT (DIRECT7,

用户友好的商业级软件，用于无人机图像处理。 从航空影像生成地理参考地图，点云，高程模型和带纹理的3D模型。 它支持多种引擎进行处理，目前支持和 。 入门 Windows和macOS用户可以购买自动，从而简化了安装过程。 您也可以从实时USB / DVD运行WebODM。 请参见 。 寻找纯UI安装的Windows用户也可以从下载“ Desktop App”。 要手动安装WebODM，请执行以下步骤： 安装以下应用程序（如果尚未安装）： Python 点子 Windows用户应安装并且1）确保已启用Linux容器（切换到Linux容器...），2）为Docker提供足够的CPU（默认为2）和RAM（> 4Gb，16Gb更好，但留给Windows使用）转到设置-高级，然后3）选择要将虚拟硬盘驱动器驻留在硬盘驱动器上的位置（设置-高级-图像和卷）。 从Docker Quickstart Terminal或Git Bash（Windows），或从命令行（Mac / Linux），键入： git clone https://github.com/OpenDroneMap/WebODM

ICP实施 此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。 该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下： 其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。 当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。 ICP的改进 二次抽样 一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一

PointNet：针对3D分类和分割的点集深度学习 由斯坦福大学的 ，，， 。 介绍 这项工作基于我们的，该将在CVPR 2017中发表。我们为点云（作为无序点集）提出了一种新颖的深层网络架构。 您也可以查看我们的以获得更深入的介绍。 点云是几何数据结构的一种重要类型。 由于格式不规则，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。 但是，这使数据变得不必要地庞大并引起问题。 在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，该网络很好地考虑了输入中点的排列不变性。 我们的网络名为PointNet，为从对象分类，零件分割到场景语义解析的应用程序提供了统一的体系结构。 虽然很简

使用Open3D和PointNet ++进行Semantic3D语义分割 介绍 使用和PointNet ++进行Semantic3D（semantic-8）分割的演示项目。 该项目的目的是展示Open3D在深度学习管道中的用法，并为Semantic3D数据集上的语义分段提供一个干净的基线实现。 这是语义8测试基准页面上的。 是一个开放源代码库，支持快速开发处理3D数据的软件。 Open3D前端使用C ++和Python公开了一组精心选择的数据结构和算法。 后端经过高度优化，并设置为并行化。 我们欢迎开源社区的贡献。 在此项目中，Open3D用于 点云数据的加载，编写和可视化。 Open3D

meshlab：开源网格处理系统