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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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。
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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