技术标签: 点云PCL
与上篇笔记一样https://blog.csdn.net/yamgyutou/article/details/105080379,本篇介绍算子都可用于关键点检测,都属于低层次的点云处理。
为什么特征检测以及算子的详细介绍:https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/3734805.html
以下为百度百科介绍:
Harris算子:https://baike.baidu.com/item/Harris%20%E7%AE%97%E5%AD%90/22251459?fr=aladdin
sift算子:https://baike.baidu.com/item/SIFT/1396275?fr=aladdin
Harris角点具有旋转、光照不变性,但不具有尺度不变性。SIFT具有尺度不变性。
Harris算子:该算法耗时比较长
参考:https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5064848.html
https://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601
#include <iostream>
#include <pcl\io\pcd_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/io/io.h>
#include <pcl/keypoints/harris_3D.h>
#include <cstdlib>
#include <vector>
using namespace std;
int
main()
{
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile ("roorm.pcd", *cloud);
//注意Harris的输出点云必须是有强度(I)信息的,因为评估值保存在I分量里
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr cloud_out (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>);
pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI, pcl::Normal>* harris = new pcl::HarrisKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZI, pcl::Normal>;
harris->setInputCloud(cloud);
cout<<"input successful"<<endl;
harris->setNonMaxSupression(true);
harris->setRadius(0.04f);
harris->setThreshold(0.02f);
cout<<"parameter set successful"<<endl;
//新建的点云必须初始化,清零,否则指针会越界
cloud_out->height=1;
cloud_out->width =100;
cloud_out->resize(cloud_out->height*cloud->width);
cloud_out->clear();
harris->compute(*cloud_out);
int size = cloud_out->size();
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_harris (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cloud_harris->height=1;
cloud_harris->width =100;
cloud_harris->resize(cloud_out->height*cloud->width);
cloud_harris->clear();
pcl::PointXYZ point;
//可视化结果不支持XYZI格式点云,所有又要导回XYZ格式。。。。
for (int i = 0;i<size;i++)
{
point.x = cloud_out->at(i).x;
point.y = cloud_out->at(i).y;
point.z = cloud_out->at(i).z;
cloud_harris->push_back(point);
}
boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer);
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud, 255, 0, 0);
viewer->addPointCloud(cloud, cloud_color_handler,"all_cloud");
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> harris_color_handler (cloud_harris, 0, 255, 0);
viewer->addPointCloud(cloud_harris,harris_color_handler,"harris");
viewer->setPointCloudRenderingProperties (pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 5, "harris");
while (!viewer->wasStopped())
{
viewer->spinOnce();
}
system("pause");
}
sift算子:
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/common/io.h>
#include <pcl/keypoints/sift_keypoint.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
#include <pcl/console/time.h>
/* This examples shows how to estimate the SIFT points based on the
* z gradient of the 3D points than using the Intensity gradient as
* usually used for SIFT keypoint estimation.
*/
namespace pcl
{
template<>
struct SIFTKeypointFieldSelector<PointXYZ>
{
inline float
operator () (const PointXYZ &p) const
{
return p.z;
}
};
}
int
main(int, char** argv)
{
std::string filename = argv[1];
std::cout << "Reading " << filename << std::endl;
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_xyz(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(filename, *cloud_xyz) == -1) // load the file
{
PCL_ERROR("Couldn't read file");
return -1;
}
std::cout << "points: " << cloud_xyz->points.size() << std::endl;
// Parameters for sift computation
const float min_scale = 0.005f; //the standard deviation of the smallest scale in the scale space
const int n_octaves = 6;//the number of octaves (i.e. doublings of scale) to compute
const int n_scales_per_octave = 4;//the number of scales to compute within each octave
const float min_contrast = 0.005f;//the minimum contrast required for detection
pcl::console::TicToc time;
time.tic();
// Estimate the sift interest points using z values from xyz as the Intensity variants
pcl::SIFTKeypoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointWithScale> sift;
pcl::PointCloud<pcl::PointWithScale> result;
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>());
sift.setSearchMethod(tree);
sift.setScales(min_scale, n_octaves, n_scales_per_octave);
sift.setMinimumContrast(min_contrast);
sift.setInputCloud(cloud_xyz);
sift.compute(result);
std::cout << "Computing the SIFT points takes " << time.toc() / 1000 << "seconds" << std::endl;
std::cout << "No of SIFT points in the result are " << result.points.size() << std::endl;
// Copying the pointwithscale to pointxyz so as visualize the cloud
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_temp(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
copyPointCloud(result, *cloud_temp);
std::cout << "SIFT points in the result are " << cloud_temp->points.size() << std::endl;
// Visualization of keypoints along with the original cloud
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("PCL Viewer");
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> keypoints_color_handler(cloud_temp, 0, 255, 0);
pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointXYZ> cloud_color_handler(cloud_xyz, 255, 0, 0);
viewer.setBackgroundColor(0.0, 0.0, 0.0);
viewer.addPointCloud(cloud_xyz, cloud_color_handler, "cloud");//add point cloud
viewer.addPointCloud(cloud_temp, keypoints_color_handler, "keypoints");//add the keypoints
viewer.setPointCloudRenderingProperties(pcl::visualization::PCL_VISUALIZER_POINT_SIZE, 7, "keypoints");
while (!viewer.wasStopped())
{
viewer.spinOnce();
}
return 0;
}
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
文章浏览阅读5.2k次,点赞19次,收藏28次。选择scoop纯属意外,也是无奈,因为电脑用户被锁了管理员权限,所有exe安装程序都无法安装,只可以用绿色软件,最后被我发现scoop,省去了到处下载XXX绿色版的烦恼,当然scoop里需要管理员权限的软件也跟我无缘了(譬如everything)。推荐添加dorado这个bucket镜像,里面很多中文软件,但是部分国外的软件下载地址在github,可能无法下载。以上两个是官方bucket的国内镜像,所有软件建议优先从这里下载。上面可以看到很多bucket以及软件数。如果官网登陆不了可以试一下以下方式。_scoop-cn
文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
文章浏览阅读640次。基于芯片日益增长的问题,所以内核开发者们引入了新的方法,就是在内核中只保留函数,而数据则不包含,由用户(应用程序员)自己把数据按照规定的格式编写,并放在约定的地方,为了不占用过多的内存,还要求数据以根精简的方式编写。boot启动时,传参给内核,告诉内核设备树文件和kernel的位置,内核启动时根据地址去找到设备树文件,再利用专用的编译器去反编译dtb文件,将dtb还原成数据结构,以供驱动的函数去调用。firmware是三星的一个固件的设备信息,因为找不到固件,所以内核启动不成功。_exynos 4412 刷机
文章浏览阅读2w次,点赞24次,收藏42次。Linux系统配置jdkLinux学习教程,Linux入门教程(超详细)_linux配置jdk
文章浏览阅读3.3k次,点赞5次,收藏19次。xlabel('\delta');ylabel('AUC');具体符号的对照表参照下图:_matlab微米怎么输入
文章浏览阅读119次。顺序读写指的是按照文件中数据的顺序进行读取或写入。对于文本文件,可以使用fgets、fputs、fscanf、fprintf等函数进行顺序读写。在C语言中,对文件的操作通常涉及文件的打开、读写以及关闭。文件的打开使用fopen函数,而关闭则使用fclose函数。在C语言中,可以使用fread和fwrite函数进行二进制读写。 Biaoge 于2024-03-09 23:51发布 阅读量:7 ️文章类型:【 C语言程序设计 】在C语言中,用于打开文件的函数是____,用于关闭文件的函数是____。
文章浏览阅读3.4k次,点赞2次,收藏13次。跟随鼠标移动的粒子以grid(SOP)为partical(SOP)的资源模板,调整后连接【Geo组合+point spirit(MAT)】,在连接【feedback组合】适当调整。影响粒子动态的节点【metaball(SOP)+force(SOP)】添加mouse in(CHOP)鼠标位置到metaball的坐标,实现鼠标影响。..._touchdesigner怎么让一个模型跟着鼠标移动
文章浏览阅读178次。项目运行环境配置:Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:Springboot + mybatis + Maven +mysql5.7或8.0+html+css+js等等组成,B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。_基于java技术的停车场管理系统实现与设计
文章浏览阅读3.5k次。前言对于MediaPlayer播放器的源码分析内容相对来说比较多,会从Java-&amp;gt;Jni-&amp;gt;C/C++慢慢分析,后面会慢慢更新。另外,博客只作为自己学习记录的一种方式,对于其他的不过多的评论。MediaPlayerDemopublic class MainActivity extends AppCompatActivity implements SurfaceHolder.Cal..._android多媒体播放源码分析 时序图
文章浏览阅读2.4k次,点赞41次,收藏13次。java 数据结构与算法 ——快速排序法_快速排序法