目录 问题背景 格式介绍 LVX 点云格式 PCD 点云格式 FMT 简介 FMT:现代 C++ 格式化库 FMT 在数据转换中的应用 从源码编译安装 FMT CMake 引入 FMT 库 LVX -> PCD 格式转换 代码解析 实现流程 源码 问题背景 Livox 激光雷达采集的数据可以通过 ROS 驱动进行读取,但是有的情况下我们并不在设备上安装 ROS ,其实
回顾上篇:在上一篇博客中,我们成功地将 Livox 的 lvx 点云格式转换为了 pcd 格式。今天,我们将基于这一成果,探索如何将 pcd 格式进一步转换为 las 点云格式。 探索 LAS 点云格式 LAS:这一格式是轻侦测和测距(LiDAR)数据的黄金标准,广泛应用于 GIS 和测绘领域。其不仅仅是三维坐标的载体,还能承载如强度、分类代码和颜色等丰富的属性信息。 格式的关键特点: 数
问题背景 在进行图像和点云融合的过程中,我们通常首先在图像中进行目标检测,以确定感兴趣的对象。这一步通常涉及使用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),来识别和定位图像中的目标。完成目标检测后,下一步是在点云数据中定位相应的目标,这是实现三维目标检测的关键步骤。 点云数据,通常由激光雷达(LiDAR)等传感器提供,包含大量的三维空间点。这些点代表了环境中物体的位置和形状。然而,直接在这些庞大的点
目录 数据预处理 算法流程 源码 [1] 点云转深度图 [2] 物品分割代码 数据预处理 RGB图像和深度图由Kinect 拍摄,需要转换为点云格式才能输入 PCL 点云库进行处理。为了便于后续的处理,我选择将其转换为有序点云而不是无序点云。代码见文末[1]。 RGB图像 Depth图像 有序点云 有序点云中存在很多噪声,这些对于分割物体有较大
前言 CPU对于图形运算能力有限,使用CUDA加速可以大大提高点云处理的速度。 默认电脑有英伟达显卡并且已经配置好显卡驱动、CUDA和cudnn环境。 环境配置 系统要求 系统:Ubuntu适用,Win不适用。 我的系统:Ubuntu 20.04 检查CUDA版本 nvcc --version | grep "release" | awk '{print $6}' | cut -c2- 检
项目目录 . ├── .vscode │ ├── launch.json │ └── setting.json ├── build ├── CMakeLists.txt ├── data │ └── FeatureLocation8.pcd ├── include ├── NormalEstimation.cpp └── src 4 directories, 3 files CMa
电脑环境 Ubuntu 20.04 PCL-1.10 VS code 推荐理由 轻量化,插件多,自定义性更强。 可能很多人不会用VScode来编译运行C++,Visual Studio 2019太过于智能了,用户不需要写CMakeLists.txt,但是它只支持Windows下的C++开发,而VScode上手写C++还是有一定门槛的,下面把我经验介绍给大家,基本的使用就没啥问题了。 创建项
电脑环境 Ubuntu 20.04 PCL-1.10 安装PCL 直接安装,没有从源码编译安装。 sudo apt-get update sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev sudo apt-get install cmake cmake-gui sudo apt-get install libusb-1.0-0-
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