LIDAR和点云处理

下拉,去除,变换,可视化,寄存器,适合3-D点云的几何形状

点云通常用于测量物理世界。它们具有机器人导航和感知,深度估计,立体视觉,视觉登记和高级驾驶员辅助系统(ADA)中的应用。计算机Vision Toolbox™算法为下采样,去噪和转换点云提供点云处理功能。工具箱还提供点云注册,拟合到3-D点云的几何形状,以及读取,写入,存储,显示和比较点云的能力。您还可以将多个点云组合以使用迭代最近点(ICP)算法重建三维场景。

您可以使用Pcregistercpd.Pcregistericp., 和Pcregisterndt.将移动点云注册到固定点云。这些注册算法基于相干点漂移(CPD)算法,迭代最接近点(ICP)算法和正常分布变换(NDT)算法。最佳性能需要调整数据的属性。在使用点云注册功能之前,请考虑使用pcdownsample.为了降低点云,这提高了注册的准确性和效率。

功能

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PCBIN. 空间箱点云点
pcdenoise. 从3-D点云中移除噪音
pcdownsample. 下面一个3-D点云
Pcnormals. 估计点云的法线
PCMerge. 合并两个3-D点云
PCSEGDIST. 基于欧几里德距离的分段点云进入群集
semmentlidardata. 分段将3-D范围数据组织成群集
segmentgroundfromlidardata. 组织LIDAR数据的分段接地点
findnearestneighbors. 查找点云中的最近邻居
Findneighborsinradius. 在点云中找到一个半径内的邻居
findpointsinroi. 在点云中查找一个感兴趣区域内的积分
删除invalidpoints 从点云中删除无效点
createposepraph.. 创建姿势图
优化 使用相对姿势约束优化绝对姿势
pcdownsample. 下面一个3-D点云
pctransform. 转换3-D点云
Pcregistericp. 使用ICP算法注册两个点云
Pcregistercpd. 使用CPD算法注册两个点云
Pcregisterndt. 使用NDT算法注册两个点云
rigid3d. 3-D刚性几何变换
pcfitcylinder 适合圆柱至3-D点云
PCFitplane. 适合飞机到3-D点云
PCFitsphere. 适合球体到3-D点云
Pcnormals. 估计点云的法线
fitpolynomialransac. 适合使用Ransac的多项式
ransac. 适合嘈杂的数据模型
Cylindermodel. 用于存储参数筒模型的物体
PlaneModel. 用于存储参数平面模型的对象
Spheremodel. 存储参数范围的对象
p 从PLY或PCD文件中读取3-D点云
PCWRITE. 将3-D点云写入PLY或PCD文件
PCFROMKINCT. 点云kinect.为了视窗
Velodynefilereader. 阅读点云数据威达尔PCAP文件
pcshow. 绘制3-D点云
pcshowpair. 可视化两个点云之间的差异
PCPlayer. 可视化流3-D点云数据
PCViewSet. 管理基于点云的视觉径管和SLAM的数据
pointcloud. 存储3-D点云的对象
findnearestneighbors. 查找点云中的最近邻居
Findneighborsinradius. 在点云中找到一个半径内的邻居
findpointsinroi. 在点云中查找一个感兴趣区域内的积分

话题

帘布层格式

斯坦福三角形格式

点云注册概述

了解点云注册工作流程。

使用深度学习开始点云开始

了解如何使用点云进行深度学习。

特色例子