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基于lidar点云数据分割算法
emily_lee0108
2015-04-17 09:51:34
我最近在做的一个课程设计,要求实现一种基于激光点云三维数据的分割算法,要求比较简单,就是简单的能把树木给分离出来就行了,值有坐标,intensity和rgb,用opengl。我想问一下各位大神我最好是用什么分割算法,区域增长,区域分裂合并?请各位大神给个意见,如果有类似的代码能够给予参考,我将不甚感激,在这里谢谢大家了!还有很抱歉我只有20分,大家见谅!!谢谢!!!
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基于lidar点云数据分割算法
我最近在做的一个课程设计,要求实现一种基于激光点云三维数据的分割算法,要求比较简单,就是简单的能把树木给分离出来就行了,值有坐标,intensity和rgb,用opengl。我想问一下各位大神我最好是用什么分割算法,区域增长,区域分裂合并?请各位大神给个意见,如果有类似的代码能够给予参考,我将不甚感激,在这里谢谢大家了!还有很抱歉我只有20分,大家见谅!!谢谢!!!
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赵4老师
2017-10-19
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生命不息,挖坟不止。
yuyu7295
2017-09-07
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麻烦问下楼主有原始点云数据吗
emily_lee0108
2015-04-18
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希望大家帮帮忙,谢谢
emily_lee0108
2015-04-17
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补充:麻烦大家帮我看看这个博主的算法对于我的题目能不能够很好的处理。http://blog.csdn.net/chinamming/article/details/16918875 谢谢!!
emily_lee0108
2015-04-17
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补充:还有就是如果要求不是很严格,能不能不做预处理之类的。
基于超体素的
LiDAR
点云
粘连目标
分割
算法
_赵成伟1
[摘要]针对
点云
地物
分割
结果中存在的粘连现象,结合三维
点云
的空间分布和颜色信息,引入过
分割
方法将
点云
集划分为超体素,并构建加权图模型。在此基础上,利用归一化
分割
lidar
点云
数据
处理实例
这是一个
LIDAR
数据
处理的经典程序,对于自己
LIDAR
处理的程序,很很大借鉴作用。
Lidar
Seq.rar_
lidar
数据
处理_segmentation
lidar
_
点云
分割
_
点云
处理_
点云
数据
处理
点云
分割
的函数文件,适合于
lidar
点云
数据
,具有很强大的
点云
处理功能
lidar
点云
边缘线提取
基于坡度和聚类的
算法
,提取
lidar
点云
的地物边缘线。最终得到地物的轮廓
经典
点云
数据
集+
点云
+
点云
处理
算法
点云
技术是三维计算机视觉领域中的重要组成部分,它涉及到
数据
采集、处理、分析以及应用等多个环节。本资源包“经典
点云
数据
集+
点云
+
点云
处理
算法
”提供了斯坦福大学的一系列经典
点云
模型,对于研究和开发
点云
处理
算法
的人员来说,是一个非常有价值的参考资料。 我们要理解什么是
点云
。
点云
是由一系列空间坐标点组成的集合,这些点在三维空间中代表物体的表面信息。通过激光雷达(
LiDAR
)、RGB-D相机等设备,我们可以获取到这些三维点的
数据
,用于构建物体或环境的三维模型。
点云
数据
集则是一批经过整理和标注的
点云
数据
,用于训练和测试各种
点云
处理
算法
。 在本
数据
集中,包含了九个
点云
模型,它们以PLY和PCD两种格式提供。PLY是一种基于文本或二进制的3D模型文件格式,常用于存储
点云
数据
和相关的几何与颜色信息。PCD是Point Cloud Library(PCL)项目中的文件格式,同样用于存储
点云
数据
,且支持压缩,便于
数据
传输和存储。这两种格式都广泛应用于
点云
处理领域。
点云
处理
算法
主要包括
点云
的预处理、特征提取、
分割
、配准、重建等多个步骤。预处理通常涉及去除噪声、滤波和平滑等操作,以提高
数据
质量。特征提取则是识别
点云
中的关键点、边缘或表面,为后续的分类、识别任务提供依据。
分割
是将
点云
划分为不同的区域或对象,而配准则涉及到对多个
点云
进行空间对齐,以便进行比较或融合。通过
点云
数据
可以重建出高精度的三维模型。 利用这个
数据
集,可以进行如下的
算法
实验: 1. **滤波
算法
**:如Voxel Grid滤波、Statistical Outlier Removal(SOR)滤波、Radius Outlier Removal等,以去除噪声点。 2. **特征提取**:如SHOT、FPFH、PFH等特征,用于识别
点云
中的局部结构。 3. **
分割
算法
**:例如基于密度的区域生长、基于聚类的
分割
或基于图割
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