參考：https://github.com/conda-forge/pygridgen-feedstock/issues/10
今天想要打開一個點雲文件看看，但是好像沒有怎麼搜到簡單查看點雲的基於python的方法，於是找了半天，找到了下面這個方法，非常簡單，也非常快，使用python就可以查看非常方便 使用的是Open3D這個python庫 文檔地址： http
一、問題描述 RealSense保存的ply文件，用PCL可視化時，會報錯，是因爲RealSense保存的ply文件格式有問題。 二、問題分析 RealSense保存的ply文件格式是這樣的： ply format ascii
meshlab常用功能1.查看box corner2.修改座標系3.蒙特卡諾濾波 注： meshlab2016.12版 1.查看box corner render–》box corner 2.修改座標系 繞xyz旋轉和平移都有
第一節 野外掃描方案 爲了獲取高精度完整的點雲數據，工作過程-般包括項目計劃制訂、 外業數據採集和內業數據處理三個環節。《規程)中指出地面三維激光掃描總體工作流程應包括技術準備與技術設計、控制測量、數據採集、數據預處理、成果製作、質量控
第一節 點雲數據處理流程 由於外業獲取點雲數據時的多種因素影響，點雲數據質量直接影響到三維建模等方面的應用，點雲數據處理環節非常重要。本章主要介紹數據處理流程，數據的配準:濾波、縮減、分割、分類，最後介紹點雲數據應用。 5.1 數據處
CVPR2020：點雲三維目標跟蹤的點對盒網絡（P2B） P2B: Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 代碼：https://github.com
CVPR2020：Grid-GCN用於快速和可擴展的點雲學習 Grid-GCN for Fast and Scalable Point Cloud Learning 論文地址： https://openaccess.thecvf.
CVPR2020：基於自適應採樣的非局部神經網絡魯棒點雲處理（PointASNL） PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks
CVPR2020：三維點雲無監督表示學習的全局局部雙向推理 Global-Local Bidirectional Reasoning for Unsupervised Representation Learning of 3D P
CVPR2020：點雲分類的自動放大框架PointAugment PointAugment: An Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classification 論文地址：
利用TI voxelsdk的python接口實時採集點雲數據並通過ros發佈 import Voxel import numpy as np import rospy import sensor_msgs.point_cloud2
tools->options-> 就可以調meshlab的背景顏色了 簡單但是不知道，爲什麼網上關於meshlab的使用東西這麼少呢，有大佬可以給我留言
報錯如圖 在網上找了很多辦法 比如 Try adding -DCUDA_CUDART_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libcudart.so when you run cmake command. 參考的是
共同交流，歡迎提出問題。 Field Type Description Chinese Description Remark X Double X coordinate X The X, Y and
端午節快樂呀。 閒來無事，想着分割一下標線點雲，但是閾值怎麼確定呢？感覺OTSU應該可以。 一、OTSU簡介 OTSU（大津法、最大類間方差法）算法是由日本學者OTSU於1979年提出的一種對圖像進行二值化的高效算法。 1.1 原理 利用
