point-clouds

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    나는 유형의 포인트 클라우드 데이터 세트에서 모든 포인트에 하나의 RGB 값을 지정하려는 : 난 당신이 포인트를 통해 반복하고 각 값을 변경할 수 있습니다 같은데요 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> ? 고려, 그러나 uint32_t rgb = (static_cast<uint32_t>(r) << 16 | static_c

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    처음으로 스택 오버플로가 게시됨에 따라 이것이 오랫동안 지속 되었다면 용서하십시오. 나는 두뇌의 위에서 아래로 볼 때 2D Brain-MRI Voxels을 입력으로 사용하는 프로그램을 작성하고 있습니다. 내 목표는 종양 만의 MRI로 3D 모델을 만드는 것입니다. 나는 MRI 이미지를 대조하는 임계 값 기능을 적용하여 암을 significantly more

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    컨테이너의 모서리 점을 계산하는 신뢰할 수있는 방법을 찾으려고합니다. 이 코너 포인트의 아이디어는 로봇의 지역화를위한 컨테이너의 중심점을 계산하는 것입니다. 이는 계산 된 중심점이 컨테이너를 선택하기 위해 로봇의 목적지가된다는 것을 의미합니다. 이를 위해 모서리 점을 계산하기위한 제안을 찾고 있거나 중심점을 직접 계산할 수있는 가능성이있을 수 있습니다. 지

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    브라우저에서 점 구름 데이터를 시각화하기 위해 iTowns2 (https://github.com/iTowns/itowns2)를 사용하려고합니다. README에 따르면 : "[iTowns]의 첫 번째 목적은 스트리트 뷰 이미지와 지상 라이다 점 구름의 시각화입니다." 여기에서 온라인으로 포인트 클라우드 데이터를 시각화하기 위해 iTowns를 사용하는 사람들의

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    크기가 Nx3 인 대형 2D 배열이 있습니다. 이 배열에는 (X, Y, Z) 형식의 점군 데이터가 포함됩니다. .ply 파일에서 데이터를 읽으려는 가상 환경의 Python을 우분투에서 사용하고 있습니다. 내가 (각 행이 변수를 고려되고 의미) 진정한에 rowvar 집합이 배열의 공분산을 찾기 위해 노력하고 때 , 나는 MemoryError의을 얻고있다. 이

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    3D 오브젝트에서 모서리 감지는 특정 특성 및 랜드 마크의 자동 처리를위한 첫 번째 단계 일 수 있습니다. 따라서 3D 스캔 된 객체 중 일부에 대해 이러한 가장자리를 식별하는 방법을 찾고 있습니다. 그러나 내 모든 아이디어 (Hough 변환, 이웃 정점에 대한 각도 임계 값)를 사용하면 성공하지 못했습니다. 누군가가 R.

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    PCL로 구현 된 Marching Cubes 알고리즘을 사용하여 포인트 클라우드에서 메쉬를 생성하려고합니다. 내 포인트 클라우드에 https://github.com/atduskgreg/pcl-marching-squares-example/blob/master/marching_cubes.cpp에 주어진 코드를 적용하려고합니다 (내 코드는 아래에 나와 있습니다)

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    이 page은 다음과 같이 말합니다. 구조화 된/격자 파일 (PTX, DP 또는 FARO)에서 오는 점군이 이제 간단한 그리드 구조에 연결됩니다. 이 구조는 주로 클라우드를 구조화 된 형식으로 내보내는 데 사용되지만, 예를 들어 법선을 계산할 때도 사용할 수 있습니다. 어떤 종류의 그리드가 포인트 클라우드와 연관 될 수 있습니까? 이러한 종류의 격자에 대한

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    평면 모델을 점 구름 (평면과 같은 구조)에 맞추려고합니다. 필자가 직면 한 문제는 거리 임계 값이 상대적으로 큰 값으로 설정된 경우에도 장착 된 평면이 구름의 작은 조각이라는 것입니다. 여기 은 결과의 일부 이미지입니다 (흰색 점은 모델 라이어 있습니다) 당신은 구름이 여기에 얼마나 얇은 을 볼 수 을 SACSegmentation 개체에 대한 모든 종류의

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    나는 두 개의 포인트 구름을 가지고 있는데, 이는 3 차원 좌표로 나타냅니다. 하나는 다른 점의 하위 집합으로 많은 점을 적게 포함합니다. 그들은 같은 규모입니다. 내가해야 할 일은 둘 사이의 이동과 회전을 찾는 것입니다. 점 구름 라이브러리, "Iterative closest point" 및 Coherent Point Drift을 살펴 보았지만이 두 접근