point-clouds

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我是PCL（点云库）的新手，我试图在自定义数据集上实现supervoxel_clustering（this link）。我的点云数据集具有以下字段：X Y Z R G B L1 L2其中R，G，B是0-255和L1和L2之间integer值是 integer标签。应用supervoxel后，我保存点云与其标签： /// save the labeled cloud PointLCloudT::

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当物体偏离视野时，点云ICP结果不准确

我是点云新手。我正在尝试使用ICP算法来实时跟踪对象的移动，并且大部分时间我都能获得预期的结果。但是，当物体用完照相机的视野时，结果将不准确，如图所示。我想改善结果。任何人都有这种情况的经验？谢谢！良好的效果：良好的效果：坏的结果：

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Python中无序点云的曲面重构

我有一组无序的3D点云，我想在Python中对它们执行曲面重构。我试过Meshlab，我看过scipy的凸面。但是，我正在使用的点云不描述凸形状。我也熟悉CGAL和PCL，但我需要一个Python解决方案（就像我可以简单地导入到我的脚本中的一个库），因为我的项目需要这个。我问这个问题是最后的手段。除了自己实施表面重建算法之外，我不知道还有什么要做。我本质上是寻找无序点云的曲面重构算法的Pytho

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如何从我自己的图像中提取PCD文件？

我在Ubuntu 17.04上使用PCL库link。我想知道是否有方法从我的个人图像创建.pcd文件。我发现的每个教程都使用pregenerate pcd。在此先感谢。

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将3D点云分解为更小的定向边界框

我正在使用C＃WPF。这是我在寻找一种算法来解决我的问题了一会儿。可能它并不是那么简单，而是进入3D图形。我具有在3D空间中的2D表面（也可以通过点云表示）。我需要该表面分裂成更小的比特，其应装配到特定盒（对于为例300×300×15）。我在寻找，在3D这是不轴线对齐，就像一个体积最小边框但如果盒子是不是比体积较大的分割占据的体积为更小的盒子工作的算法。我怀疑OBB的优化问题和大量重复的

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在文件中保存点云数组的最佳方法

我正在使用Kinect V2进行体积记录。我正在使用Kinect sdk版本2（使用C＃）。我想保存一个包含几个点云“帧”的文件。我将在Unity中导入文件并将帧作为“Pointcloud动画”播放。我过去在Unity（https://vimeo.com/140683403）内完成了这个工作，但是这次我使用VisualStudio来访问SDK中的所有方法。该文件应包含：顶点数组（点）的颜色

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RGB-D点云分割

我有一个场景点云（我有每个点的坐标和RGB-D信息）。场景由一些对象点云（例如obj1和obj 2，...）组成。我想在这个场景上做一个分割，并提供标记的点云数据（例如，在输出中我可以获得标记点云的信息，对象1的所有点标记为1，对象2为2等）。有没有准确的方法呢？

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三维点云边缘或包裹检测

经过分割步骤后，我想检测我场景中每个点云对象的边缘。那么有没有人知道一些替代方案在Python中做到这一点？

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Kinect V2 - 加载Kinect Studio中记录的XEF文件，访问颜色和深度帧

我需要从使用Kinect Studio记录的XEF文件中获取颜色和深度帧。我直接使用Kinect的访问时的颜色和深度帧代码如下所示： _sensor = KinectSensor.GetDefault(); if (_sensor != null) { _sensor.Open(); _reader = _sensor.OpenMulti

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PCL：具有ISS关键点的PFH

目前我尝试计算ISS关键点的PFH描述符。我执行以下步骤：（1）检测的关键点与PCL :: ISSKeypoint3D （2）从（1）用PCL :: NormalEstimation （3）估计为PFH关键点的关键点新云的估计法线和由式（2）法线与PCL :: PFHEstimation 据我所知，该估算PFH需要ķ邻居考虑在内，并因此具有复杂度O（N * K^2），其中ñ表示关键点的数量。然而