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  • 对点云的软件
    2022-06-26 11:56:02

    提供点云显示软件、点云处理算法开发

    一、点云显示软件:(c# + vs + pcl)/(qt + vs + pcl)

    1、包括点云动态显示数据接口,实现对点云传感器(激光雷达、深度相机)获取数据的动态实时显示;

    2、包括pcd、ply点云格式文件的显示接口(例如,从界面选择点云文件显示造指定界面中);

    3、包括点云文件保存接口,可根据个人需求将传感器获取的点云保存至指定位置。

    4、包括其它基础功能开发接口 (包括用户需求):

    点云分割、颜色修改、3D与2D图形互转,3D点云手动区域分割(ROI区域提取)

    二、基础算法开发

    1、点云变换:基于pcl相机视图的点云变换;

    2、指定提取:激光雷达中地面区域分割、路边区域分割、定距处理、轮廓提取;

    3、其它基础算法开发(包括用户需求);

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  • 激光点云处理软件

    2018-03-07 14:58:00
    激光雷达点云后处理软件LiDAR360基于海量点云数据的处理平台,同时支持地形、林业、电力等行业应用模块进行多源数据叠加分析,提取相关行业的场景特征点,进行点云大数据信息挖掘,满足不同行业多层次的应用需求。
  • #资源达人分享计划#
  • qt点云配准软件

    2022-07-24 20:49:26
    一款使用qt与open3d开发的点云配准软件,需要源码以及定制其他功能请私信

    写在前面

    1、本文内容
    一款使用qt与open3d开发的点云配准软件,需要源码以及定制其他功能请私信。

    2、平台
    windows10与linux通用

    3、软件下载
    share_noel/PointCloud/registration_tool
    https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/125646840

    使用

    打开软件

    cd registration_tool
    # linux
    ./linux/registration_qt
    # windows (windows可双击直接运行registration_qt.exe)
    .\windows\registration_qt.exe
    

    在这里插入图片描述

    选择source点云,target点云

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    可视化当前点云状态,已将source点云颜色设置为绿色,target设置为红色

    在这里插入图片描述

    设置体素网格大小voxel_size

    粗配准、精配准算法都会将点云进行降采样,降采样的体素网格大小都是voxel_size,因此voxel_size的设置会很大程度上影响结果,大小跟当前的点云有关,voxel_size太大会使点云信息基本丢失,太小会使降采样起不到减少点云数据量和使点均匀分布的效果,建议先使用pcd voxel_downsampled看看降采样后的点云情况,如对bunny点云设置的是0.005,同时起到了减少数据量和保持几何形状特征不丢失的作用
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    粗配准

    在这里插入图片描述

    精配准

    在这里插入图片描述
    精配准之后点云已经贴合得比较好了
    精配准说明:
    1、如果前面使用了粗配准,那么精配准会在粗配准的基础之上进行,否则直接使用精配准算法直接配准
    2、精配准算法有三个选择,point-to-point icp,point-to-plane icp,G-icp,默认point-to-plane icp
    3、迭代次数默认30,是icp的迭代次数

    参考

    http://www.open3d.org/docs/release/

    展开全文
  • 点云标注软件开发

    2022-07-21 23:42:27
    基于c#/c++/pcl框架开发的点云分割软件,可复杂场景下的点云赋予指定的标签

    点云标注软件开发(激光雷达数据、深度相机点云)

    近年来随着深度学习在点云应用方面的快速发展,点云分割方面的工作也在越来越成熟(包括语义分割和实例分割),尤其是在自动驾驶方面。然而,针对深度学习,我们不得不面对的一个问题是数据集的标注,而点云的标注与2D图像的标注又存在较大的差异。因为点云的标注是在空间中进行的,在标注过程中会涉及一些角度变换的问题。而这也增加了点云标注工作的复杂性。

    点云标注软件(语义分割)

    讲述到点云的标注,首先我们就得有专业的标注工具或者软件能够准确的提取人工手动选定范围内的点云数据,而目前关于点云标注的软件也有许多,其中开源工具中最具代表性的是:point-cloud-annotation-tool、annotate、semantic-segmentation-editor
    然而这些软件的使用有一个头疼的过程(比如说:环境配置),有的时候还不一定能在windows10下使用。所以我在windows环境下采用vs\c++\pcl开发一款用于点云标注的软件。

    软件功能

    点云标注的软件功能包括:1、点云图像的显示;2、不同视角下绘制区域点的准确映射;3、标记点的数据结构及数据保存
    首先我们解释一下第二个功能:不同视角下绘制区域点的准确映射。接触过点云的应该都知道显示的点云是可以在多个方向上进行旋转的,相当于我们相机的视点是可以随意变化的,在不同的位置观察到的点云图像也是不一样的,其中我们手动绘制的区域(ROI)都是在某个视角,这也就要求我们能从该视角下准确的提取ROI区域中的点,然后给这些点赋予标签,最终实现点云的分割和标注。
    点云语义标注效果:
    在这里插入图片描述
    视频地址:软件标注演示

    pcd文件读取

    采用PCL提供的数据读取工具来提取点云并存储到内存中,pcd文件读取代码

    //读取点云 
    void loadFile(std::string path, pcl::PointCloud<POINTTYPE>::Ptr cloud) {
    	std::string fileType = path.substr(path.find_last_of('.') + 1);//获取文件后缀
    	if (fileType == "ply") {
    		if (pcl::io::loadPLYFile <POINTTYPE>(path, *cloud) == -1)
    		{
    			std::cout << "Cloud reading .ply failed." << std::endl;
    		}
    	}
    	else if (fileType == "pcd") {
    		if (pcl::io::loadPCDFile <POINTTYPE>(path, *cloud) == -1)
    		{
    			std::cout << "Cloud reading .pcd failed." << std::endl;
    		}
    	}
    }
    

    目标区域的手动绘制

    关于目标区域的手动绘制该过程比较复杂,我将从三个方面进行讲解:
    1、手动绘制的坐标点提取(二维坐标点);
    2、轮廓坐标点到世界坐标点的转换(二维转三维坐标点);
    3、世界轮廓内坐标点的提取(不规则范围内坐标点的准确提取);

    手动绘制的坐标点提取

    首先,在手动绘制的过程中我们需要提取鼠标在屏幕中的二维坐标点位置,并将鼠标经过区域的二维坐标点都保存起来,最终保存的这些二维坐标点就是我们手动绘制的二维轮廓。
    鼠标在屏幕中的二维坐标提代码:

    // pcl自带的鼠标控制回调函数
    void mouseEventOccurred(const pcl::visualization::MouseEvent& event,void* viewer_void)
    {
    	pcl::visualization::PCLVisualizer* viewer = static_cast<pcl::visualization::PCLVisualizer*> (viewer_void);
    	pcl::PointXY current_point;
    	current_point.x = event.getX();
    	current_point.y = event.getY();
    	// current_point 即为当前鼠标在屏幕中的位置 使用一个容器将多个current_point保存起来。
    }
    

    轮廓坐标点到世界坐标点的转换

    在拿到轮廓二维坐标点后…

    展开全文
  • 航测遥感-LidarFeature点云处理与测图软件 宏图三维激光点云测图系统.docx
  • 点云处理工具软件xyz格式的点云数据进行下采样,滤波和三角化处理,xyz格式的点云数据文件及其格式另行说明
  • 常用点云处理软件

    万次阅读 2020-12-21 20:56:03
    我的第一篇博客 学习期间了解点云数据处理的...CloudCompare主要是点云处理软件,可以加载txt、las、laz、pcd、ply等格式的点云文件以及快速加载大量点云数据,并能进行点云处理算法(配准,重采样,颜色/法向矢量/标

    我的第一篇博客

    学习期间了解点云数据处理的相关算法,也在博客上查找了很多相关的知识,也获得了很大的帮助,因此想把自己学到的点云相关知识分享给大家,一起学习!

    常用的点云处理软件

    学习点云相关算法时会使用到相关的软件来进行一些初步处理或者进行可视化,我学习的过程中用到了几个软件,现在分享给大家。
    1.CloudCompare
    CloudCompare主要是点云处理软件,可以加载txt、las、laz、pcd、ply等格式的点云文件以及快速加载大量点云数据,并能进行点云处理算法(配准,重采样,颜色/法向矢量/标量字段管理,统计数据计算,传感器管理,交互式或自动分段等)以及显示增强工具(自定义色带,颜色&法线向量处理,校准图片处理,OpenGL着色器,插件等)。
    软件下载地址:http://www.danielgm.net/cc/release/
    安装很简单,按步骤安装即可;
    2、pcl库
    PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用。
    软件下载地址:https://pointclouds.org/
    pcl库对于初学者有很大的帮助,安装过程比较麻烦,好在现在有Windows系统的集成软件,电脑的相关配置有很多博客有介绍,可自行查找。
    3、数字绿土的lidar360
    LiDAR360是北京数字绿土科技有限公司自主研发的激光雷达点云数据处理和分析软件,提供点云数据处理的一站式解决方案。软件支持海量点云的可视化及编辑、航带拼接、自动/半自动分类、数字模型生成及编辑、电力线、林业分析等一系列工作,支持多元数据格式导出。软件所采用的算法多次获得国际摄影测量与遥感协会的大奖,并且被美国国家森林局采用。
    下载地址:https://www.lidar360.com/archives/5135.html
    可以发邮件获取短时间的试用期。
    对于初学者来说,这几个软件可以满足需要,PCL库与CloudCompare都是开源软件,可以深入学习研究。

    展开全文
  • 用于浏览标准LAS点云文件,软件支持RGB、反射强度等方式渲染,支持量测功能,浏览过程不卡顿...............
  • 三维点云处理软件V1.0

    2022-06-20 15:55:42
    采用PCL1.8.1+Visual Studio 2017实现的点云处理软件,自带40多个点云数据,可实现点云数据的显示、删除、重构、导出扥功能
  • 激光雷达点云数据处理软件,可提供点云数据查看、按类别显示、点云数据按类别导出、导出DEM/DSM、滤波等功能。
  • #资源达人分享计划#
  • 1、该资源采用C++和PCL编写用于点云显示的DLL动态库,实现了点云显示与软件窗体的链接,属于开发点云软件中显示的必备功能。 2、本资源提供了C# 端、C++端dll开发的全部代码,可以在该框架上添加其他的软件功能...
  • Leica Infinity本资源只为交流学习使用,不提供安装教程,需要自取,下载后请于24小时内删除!
  • LiDAR360激光雷达点云数据处理软件用户手册,完整版,中文。
  • 利用Xjtuom三维面扫描仪测量人体点云,进而采集到了49幅不同角度和高度的图片,并用自带软件完成了配准.通过Matlab平台完成点云读取,点云精简和基于Crust算法的三维重建.实验表明,该算法可以保证曲面重建的拓扑正确性...
  • Lidar Studio是武汉空间智测科技有限公司自主研发的点云数据处理与分析软件,V1.1新增功能如下  全新Ribbon风格界面  IO模块,支持LAS、ASCII 、PLY 、E57等通用点云格式文件的加载与导出,其中LAS文件支持LAS...
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  • #资源达人分享计划#
  • ParaView是二维和三维数据进行分析和可视化的程序,它既是一个应用程序框架,也可以直接使用(Turn-Key)。ParaView支持并行,可以运行于单处理器的工作站,也可以运行于分布式存储器的大型计算机。 ParaView用...
  • 点云可视化程序,包括ply、pcd、txt格式的点云可视化,压缩包内有cmake编译好的可执行文件和测试文件,具体信息查看README文件。
  • QGLWidget实现的点云显示工具,按住鼠标左键移动可实现旋转,按住鼠标右键移动可实现点云的拖动,滚动滚轮实现点云的缩放。开发环境:qtcreator4.8.2, qt版本5.12.2
  • 开源,且支持多平台(Windows, Mac,Linux),支持常见的点云数据格式,简单的点云编辑,支持用户自己添加插件和增加新功能(如Ransac,Poisson MeshReconstruction, Classification withCANUPO),适合于点云可视化,...
  • SOR_点云去噪声_

    2021-09-30 07:30:40
    利用python对点云进行去噪声处理后进行预处理
  • 点云处理软件

    2013-04-22 19:40:26
    可以很容易的处理三维点云数据 很方便以及很简便
  • 激光雷达科普及点云催化剂软件使用说明
  • #资源达人分享计划#
  • TopoDOT是一套成熟的点云数据处理及应用系统,全面具备点云数据的存储管理、精度检核、点云分类、特征自动提取、智能分析、高效建模、成果输出等应用功能。TopoDOT在LiDAR数据应用领域有着多年的实战经验,自2005年...

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