文章目录概要引言相关工作方法小结概要论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.16404代码链接：https://github.com/vLAR-group/GrowSP本文的研究主要关注点云的三维语义分割问题。与目前主要依赖于人工注释数据训练神经网络的方法不同，本文提出了一种全新的无监督方法，名为GrowSP。该方法能够成功地识别3D场景中每个点的复杂语义类别，而无需任何标签或预训练模型。该方法的核心思想是通过逐步增加超点的方式发现三维语义元素。本文的方法由三个主要部分组成：1）特征提取器：从输入的点云数据中学习逐点的特征。2）超点构造器：逐步增加超点的大小。3）语义基
我正在使用PCL计算点云的法线。用Meshlab，法线是对的，虽然所有的法线都是从外到内的，但是我把它们都反转后就是正确的。但是当我使用PCL执行此操作时，如左图所示，一些法线的方向是错误的。为了更有意义，下面是使用meshlab和PCL重建的表面，使用PCL估计的法线，我无法得到正确的结果。我的代码如下，我的示例.ply数据是here，我的模型可以在这里找到，我尝试更改半径、邻居数和质心位置，但无法解决这个问题。coutne;pcl::search::KdTree::Ptrtree(newpcl::search::KdTree());ne.setSearchMethod(tree);
我正在尝试使用PCL打印所选点的3D坐标。下面是代码:#include#include#include#includeusingnamespacestd;voidpointPickingEventOccurred(constpcl::visualization::PointPickingEvent&event,void*viewer_void){std::cout::Ptrbody(newpcl::PointCloud);pcl::io::loadPCDFile("body.pcd",*body);viewer.addPointCloud(body,"body");viewer.reg
我是Qt编程的新手，我正在尝试在QtWidget中可视化来自PCL的点云。我曾尝试使用这种方法:https://stackoverflow.com/a/11939703/2339680，或(类似):http://www.pcl-users.org/QT-PCLVisualizer-mostly-working-td3285187.html.当我尝试在我的QVTKWidget中设置渲染窗口时，出现编译错误:“无效的static_cast从类型‘vtkObjectBase*const’到类型‘vtkRenderWindow*’”。作为引用，我包含了下面第二个来源的代码，它重现了错误。#in
假设我有两个不同的pcl::PointCloud(尽管点类型并不重要)，c1和c2.我想找到这两个点云的交集。交集是指点云inter构造成一个点pi来自c1插入inter如果(且仅当)一个点pj存在于c2和pi.x==pj.x&&pi.y==pj.y&&pi.z==pj.z目前我正在使用以下函数来实现这一点:#include#includeusingnamespacepcl;typedefPointXYZLPointLT;typedefPointCloudPointLCloudT;boolcontains(PointLCloudT::Ptrc,PointLTp){PointLCloud
我对何时使用pcl::PointCloud2与pcl::PointCloudPointCloud感到困惑例如，对pcl1_ptrA、pcl1_ptrB和pcl1_ptrC使用这些定义:pcl::PointCloud::Ptrpcl1_ptrA(newpcl::PointCloud);//pointerforcolorversionofpointcloudpcl::PointCloud::Ptrpcl1_ptrB(newpcl::PointCloud);//ptrtoholdfilteredKinectimagepcl::PointCloud::Ptrpcl1_ptrC(newpcl::
我会使用PCL1.6将GreedyProjectionTriangulation生成的网格可视化。我发现我必须使用pcl::visualization::PCLVisualizer.addPolygonMesh()但我的问题是如何使用PCLVisualizer而不是pcl::visualization::CloudViewer还可以获取流媒体。我试过这个:http://www.pcl-users.org/Simple-Kinect-viewer-that-writes-a-PCD-tp3883792p3940787.html还有解决的建议http://www.pcl-users.org
我在安装PCL时遇到了一个非常奇怪的问题。基本上我已经设置了PCL、boost、cmake、flann等。它们都能正确构建和编译。我复制并构建了ICPexample它构建得很好。这就是奇怪的地方。当我运行该应用程序时，出现以下错误:ldd:FATAL:Couldnotloadlibrarybin.v2/libs/system/build/qcc-4.4.2/release/threading-multi/libboost_system.so.1.48.0因此libboost_system.so.1.48.0存在于/usr/local/lib路径中，甚至更早地被同一个应用程序链接，即。如
前言 很多时候，一些小洞可以通过平滑算法，或者三角化算法的参数调整，即可对较小的孔洞进行填充，但是较大的洞却很难通过上面的算法进行填充。 下面介绍一种填充孔洞的思路：步骤一：对点云进行滤波处理，找到孔洞所在平面本文为了更直观的进行讲解，去掉了去除噪声和滤波等操作，自己根据自己点云的情况进行相关操作，获取目标点云。步骤二：对点云进行旋转，使孔洞可以投射到一个规则的面上如xy平面上，或者自己倾向的某个平面都可以，在pcl中可以自己生成平面，并向该平面进行投影操作。步骤三：对孔洞所在面进行投影操作，使之变成二维图步骤四：对二维图进行分析，用fill_up和difference即可得到孔洞的位置
我是点云的新手，我对整个概念非常感兴趣，所以我搜索了一下，找到了PointCloudLibrary(PCL).http://www.pointclouds.org我期待PCL加载大多数流行的点云文件格式，但据我所知，PCL似乎围绕着他们自己的文件格式PCD。我一直在四处寻找，但我想对一些事情有更多的见解:最常用的点云文件格式有哪些？PCL支持哪些点云文件格式？编辑:是否有可用的点云文件集合？理想情况下，可以使用XYZRGB。谢谢， 最佳答案 欢迎来到迷人的点云世界!如果您喜欢Python，欢迎投稿https://github.com
