原创 DeepFlow高效的光流匹配算法(上)

本週主要介紹一篇基於傳統光流法而改進的實現快速的稠密光流算法。該算法已經集成到OpenCV中,算法介紹網址:http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/ 在介紹該高效的算法之前,我們先介紹一

原创 三種主流深度相機介紹

隨着機器視覺,自動駕駛等顛覆性的技術逐步發展,採用 3D 相機進行物體識別,行爲識別,場景 建模的相關應用越來越多,可以說深度相機就是終端和機器人的眼睛,那麼什麼是深度相機呢,跟之前的普通相機(2D)想比較,又有哪些差別? 深度相

原创 CMake結合PCL庫學習(1)

經常會有有人問到CMake的學習的問題,而且網上也有很多博客是介紹學習CMake 的用法,但是我覺的學習不用這樣死板,用到了就順便學習一下,也就是邊做邊學,由淺入深,慢慢的就會熟悉了,這個學習的過程中會遇到很多問題,以解決問題的方

原创 線上分享會預告之深度學習在3D場景中的應用

大家好。上週我們迎來了第一期的線上分享,三維模型檢索技術介紹,此次分享是一次接力形式的分享,每週都將有一位主講人分享,希望更多的小夥伴加入我們一起分享,也是給自己一個機會鍛鍊。這裏先預告一下,線上直播的時間在本週三晚上19:30,

原创 點雲配準資源彙總

點雲配準的目標是根據原始點雲和目標點雲,通過配準求出變換矩陣,即旋轉矩陣R和平移矩陣T,並計算誤差,來比較匹配結果。主要有以下幾種比較 基於局部特徵描述子(PFH、FPFH、3Dsc,Shot等等); icp配準 ; 基於概率分佈

原创 基於點雲強度的3D激光雷達與相機的外參標定

本文提出一種新穎的方法,可以對3D lidar和帶有標定板的相機進行全自動的外參標定,提出的方法能夠從lidar的每一幀點雲數據中利用強度信息提取標定板的角點。通過激光的反射強度和棋盤格顏色之間的相關性的約束來優化將棋盤格分割的模

原创 HoPE雜亂場景的點雲數據平面的提取

點雲PCL免費知識星球,點雲論文速讀。 標題:HoPE: Horizontal Plane Extractor for Cluttered 3D Scenes 作者:Dong, Zhipeng and Gao, Yi and Zh

原创 SLAM綜述(4)激光與視覺融合SLAM

分享 SLAM包含了兩個主要的任務:定位與構圖,在移動機器人或者自動駕駛中,這是一個十分重要的問題:機器人要精確的移動,就必須要有一個環境的地圖,那麼要構建環境的地圖就需要知道機器人的位置。 本系列文章主要分成四個部分: 在第一部

原创 SLAM綜述(3)-視覺與慣導,視覺與深度學習SLAM

SLAM包含了兩個主要的任務:定位與構圖,在移動機器人或者自動駕駛中,這是一個十分重要的問題:機器人要精確的移動,就必須要有一個環境的地圖,那麼要構建環境的地圖就需要知道機器人的位置。 本系列文章主要分成四個部分: 在第一部分中,

原创 【點雲論文速讀】點雲高質量3D表面重建

點雲PCL免費知識星球,點雲論文速讀。 標題:Local Implicit Grid Representations for 3D Scenes 作者:Chiyu “Max” Jiang1,2 Avneesh Sud 星球ID:p

原创 【點雲論文速讀】最佳點雲分割分析

點雲PCL免費知識星球,點雲論文速讀。 標題:Learning to Optimally Segment Point Clouds 作者:Peiyun Hu, David Held 星球ID:particle 歡迎各位加入免費知識

原创 Kimera實時重建的語義SLAM系統

Kimera實時重建的語義SLAM系統 Kimera是C++實現的一個具有實時度量的語義SLAM系統,使用的傳感器有相機與IMU慣導數據來構建環境語義標註的3D網格,Kinera支持ROS運行在CPU上的高效模塊化的開源方案。包含

原创 【點雲論文速讀】6D位姿估計

點雲PCL免費知識星球,點雲論文速讀。 標題:MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volumetric Fusion 作者:Kentaro

原创 【點雲論文速讀】點雲分層聚類算法

點雲PCL免費知識星球,點雲論文速讀。 標題:PAIRWISE LINKAGE FOR POINT CLOUD SEGMENTATION 作者:Lu, Xiaohu and Yao, Jian and Tu 星球ID:Lionhe