本文在VS2012开发平台上面配置PCL1.7.2+KinectV2.0SDK+opencv2.4.9,使用最新的KinectV2.0传感器设备获取场景中的深度图像和彩色图像,并将二者转换保存为PCL数据库所使用的PCD点云数据格式,然后借助编程算法,编写程序将保存的点云PCD格式数据,成功的保存到电脑Dist里面。
本程序所使用的配件较多,自己起步一点点摸索的话,极费事、极费时间,这里将其拿出来供大家直接使用,也算是为致力于三维点云图像处理和PCL+KinectV2.0的同仁志士加了点催化剂,给予一点帮助吧。
让三维点云的获取更加方便,KinectV2.0使用范围更广阔吧。
2024/5/26 13:49:48 25.53MB 点云,PCD
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读取并显示kinect彩色和深度信息的三种方式。
1.KinectSDK+MFC方法是:利用KinectSDK读出彩色图和深度图,利用MFC窗显示2.KinectSDK+OpenCV方法是:利用KinectSDK读出彩色图和深度图,利用openCV显示3.OpenNI和OpenCV方法是:这个代码非常简单,一看便知Kinect有三个数据流:彩色图,深度图和骨骼点。
KinectSDK是利用三个数据流返回的句柄读取对应信息。
KinectSDK+OpenCV的方法详细内容可以参照博客:http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/16106271利用OpenNI读取kinect代码非常简单,不再做解释。
利用OpenNI读取信息的时候,要正确安装OpenNI和对应的Kinect驱动。
利用本资源提供的源代码,配置好OpenCv,OpenNI和KinectSDK即可运行。
2024/5/16 2:44:37 35.78MB Kinect
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给定皮肤镜黑素细胞瘤图像,检测毛发噪声,并修复毛发遮挡部位的信息。
(1)灰值化:对皮肤镜黑素细胞瘤彩色图像进行灰值化处理,将彩色图像变成灰度格式;
(2)波谷检测器:使用结构元素对给定灰度图像进行形态学灰度闭运算,先膨胀后腐蚀,填充物体内细小空洞,连接邻近物体,再将原图与灰度闭运算得到的图像相减,得到背景色较暗,毛发区域较亮的毛发提取图像;
(3)阈值分割:经过波谷检测后的图像能够基本提取出毛发区域,使用交互式阈值分割,对毛发提取图像进行二值分割,为区域生长制作毛发掩膜做准备;
(4)标记连通域,剔除弱小噪声:用区域生长法提取连通域,并标记毛发区域,统计各连通区域的大小,设定阈值,屏蔽小的连通区域,去除背景中的杂小噪声点,尽可能的少破坏原始图像的信息;
(5)掩膜,恢复原始皮肤信息:将去除噪声后的二值图像作为掩膜,对毛发区域进行恢复重建。
2024/5/16 1:34:17 67.4MB 区域生长 波谷检测 C++ 掩膜
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c++实现的彩色控制台版本吃豆人,单个怪物,怪物能自动寻路,具体功能参见资源内的用户手册
2024/5/13 21:50:15 1.66MB 控制台 吃豆人 C语言
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用opencv来打开realsense,可以把realsense的彩色图像,深度图像,以及深度和彩色的配准图像以Mat的格式读入。
2024/5/8 19:47:39 28.7MB opencv mat realsense
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DigitalDesignandComputerArchitecture第二版英文版,高清,彩色
2024/5/7 19:04:55 24.74MB Digital Computer Architecture
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数字图像处理常用数据集RN15,含15张彩色图,大小不一。
预览图可见:https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/86062640
2024/5/3 17:31:32 6.98MB 数字图像处理 数据集 彩色RGB图
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图像处理中常要把灰度图像转换成伪彩色来进行分割,使用次函数科进行伪彩色变换。
2024/5/2 8:55:27 988B matlab 伪彩色
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采用灰度级-彩色变换法将灰度图像处理成彩色图像并在matlab下实现
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模糊C均值聚类算法增加了隶属度矩阵,通过计算点到各聚类中心的欧式距离来判断属于该类的可能性。
2024/4/19 14:01:12 5KB FCM算法
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡