原创 BOF算法+K-Means算法實現圖像檢索
最近看到數據挖掘中的K-Means算法,想到它經常和圖像分類中的BOF算法結合,恰好自己最近在做圖像檢索方面的研究,就試着實現了一下,代碼資源我會在文後附上鍊接 BOF(Bag of Features)算法實際上就是BOW(Bag o
原创 PCL_用鼠標點擊點雲中任意點顯示該點的FPFH直方圖
#include <pcl/point_cloud.h> #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pc
原创 windows下的PCL1.8.0編譯-boost安裝
Building Boost 1.61.0 with Visual Studio Download Boost 1.61.0下載並解壓(C:\boost_1_61_0)http://www.boost.org/users/histo
原创 利用PCL處理Realsense點雲數據-使用VoxelGrid濾波器對點雲進行下采樣
在上一篇我們利用realsense_grabber採集了點雲數據,但是運行一下就會發現,直接使用的話根本達不到實時的要求,也就是個1HZ的刷新率,所以我們需要對它進行下采樣,減少點雲個數,從而提高處理速度。這裏我們使用的是VoxelGri
原创 利用PCL處理Realsense點雲數據-顯示點雲法線方向及出現問題的解決
在我們獲得點雲數據後,爲了能夠進行表面重建或者是進行物體的位姿確定,我們都需要確定物體表面的發現方向。 PCL中有現成的計算物體法線的類NormalEstimation,這個類做了以下3件事 1.得到p的最近鄰 2.計算p的表面法線n
原创 realsense彩色圖與深度圖對齊
其實realsense的彩色圖與深度圖對齊非常簡單,因爲當你開始採集彩色圖與深度圖流時,會自動產生一個對齊後的圖像流,一個是彩色對齊深度:color_aligned_to_depth,一個是深度對齊彩色:depth_alig
原创 使用RANSAC算法基於幾何模型分割圖像
RanSaC算法(隨機採樣一致)原本是用於數據處理的一種經典算法,其作用是在大量噪聲情況下,提取物體中特定的成分。下圖是對RanSaC算法效果的說明。圖中有一些點顯然是滿足某條直線的,另外有一團點是純噪聲。目的是在大量噪聲的情況下找到
原创 PCL_FPFH特徵提取及直方圖顯示
#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.
原创 利用realsense官方SDK進行rgb圖像和深度數據採集
#include <pxcsensemanager.h> #include <pxcsession.h> #include "util_render.h" #include <iostream> #incl