利用PCL开源库编写代码FPFH+ICP算法实现点云高精度配准,并计算配准误差!基于PCL库版本1.9!
2024/6/13 1:15:38 3KB PCL ICP
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代码主要实现点云配准之四点法,用于全局配准中,对于重叠率较低的配准具有较好的效果,同时,四点法配准结束后,利用icp精配准方法,实现点云精确配准。
2024/6/3 21:54:39 63.14MB pcl c++
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PCL1.8.0+VS2013编写,利用ICP进行粗略配准,利用NDT进行精确配准,当两个点云重叠率较大时有较好的效果,点云数据是用bun000和bun045,今后可能会上传NDT+ICP进行配的代码。
2023/9/7 14:51:26 9.11MB 点云配准 NDT ICP
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很好的学习点云配准的材料,这里是经典ICP算法的代码
2023/3/8 21:50:36 9KB ICP
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点云配准算法,运用SIFT算法完成对点云数据的配准。
2023/2/8 18:54:55 299KB 点云 配准 SIFT算法
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文章的第二章,从三维激光扫描数据的特点出发,引见了数据处理的基本程,重点引见了预处理的内容:其一,引见了使用FAROLaserScanner880的套软件FAROScene和商业软件GeomagicStudio对点云数据进行去噪的方法步骤;
其二,引见了多站数据配准的基本理论和几种重要算法,包括:有靶控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法,并归纳了这几种方法的特点。
第三章主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。
针对塑像面不规则的特点,对塑像点云的建模选择了逐点插入法构建空间三维网格,细引见了该算法和流程;
针对三维激光扫描数据量大的特点,提出了基于构不均匀网格对点云数据进行压缩的算法,以减少数据量并达到保留扫描对象特征的目的。
第四章以贝多芬的头像为扫描对象,设计合理的实验方案来获取塑像点云据,并对数据进行去噪、配准和网格化处理,实验了本文所述的三维建模的程;
此外,对所获数据进行了压缩,取得了不错的效果。
2019/6/18 3:01:34 10.12MB 点云数据 三维重建
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读取两幅RGBD图像,转换至点云类型利用迭代最近点ICP算法执行点云配准与婚配
2021/4/18 12:12:50 3KB PCL ICP 点云 配准
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实现散乱点云的婚配,经典算法。
基于MATLAB和VC实现,操作简单
2022/9/4 0:58:18 30KB 点云配准,ICP
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(含源码及报告)本程序分析了自2016年到2021年(外加)每年我国原油加工的产量,并且分析了2020年全国各地区原油加工量等,含饼状图,柱状图,折线图,数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持,如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表,若干个csv文件以及一个名字为render的html文件(需要用浏览器打开),直观的数据处理部分是图片以及html文件,可在地图中显示,数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44 29.75MB 爬虫 python 源码软件 开发语言
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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