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  • passthrough

    2017-04-21 11:22:36
    里面包含cmake文件和vs2015的可执行文件
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  • void passthrough(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud_filtered, std::string field_name, float limit_min, float limit_max, bool ...

    原理:对指定的某一维度进行滤波,去掉用户指定字段范围内(或外)的点。

    void passthrough(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& cloud_filtered,
    	std::string field_name, float limit_min, float limit_max, bool limit_negative = false)
    {
    	vector<int> index;
    	for (size_t i = 0; i < cloud->points.size(); ++i)
    	{
    		if (field_name == "x")
    		{
    			if (cloud->points[i].x >= limit_min && cloud->points[i].x <= limit_max)
    				index.push_back(i);
    		}
    		if (field_name == "y")
    		{
    			if (cloud->points[i].y >= limit_min && cloud->points[i].y <= limit_max)
    				index.push_back(i);
    		}
    		if (field_name == "z")
    		{
    			if (cloud->points[i].z >= limit_min && cloud->points[i].z <= limit_max)
    				index.push_back(i);
    		}
    	}
    
    	boost::shared_ptr<std::vector<int>> index_ptr = boost::make_shared<std::vector<int>>(index);
    	pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;
    	extract.setInputCloud(cloud);
    	extract.setIndices(index_ptr);
    	extract.setNegative(limit_negative);
    	extract.filter(*cloud_filtered);
    }
    
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    简介

      最近开始接触点云的数据处理模块,点云做分割、检测、识别之前需要做大量的预处理操作。直通滤波算作最为简单、粗暴的一种滤波方式,就是直接对点云的X、Y、Z轴的点云坐标约束来进行滤波,可以约束只在Z轴,或者XYZ三个坐标轴共同约束来达到点云滤波效果。下面直接上代码进行简单解释:

    代码示例

      下面这段代码是直通滤波最为频繁使用的函数:该简单示例通过读取pcd点云数据进行操作,最后保存为pcd文件。通过使用cloudcompare软件来进行查看直通滤波后的效果。

    #include <iostream>
    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/filters/passthrough.h>
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    
    	// Fill in the cloud data
    	pcl::PCDReader reader;
    	reader.read("16line.pcd", *cloud);
    	std::cerr << "Cloud before filtering: " << cloud->points.size() << std::endl;
    	// Create the filtering object
    	pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; // 声明直通滤波
    	pass.setInputCloud(cloud); // 传入点云数据
    	pass.setFilterFieldName("z"); // 设置操作的坐标轴
    	pass.setFilterLimits(0.0, 3.0); // 设置坐标范围
    	// pass.setFilterLimitsNegative(true); // 保留数据函数
    	pass.filter(*cloud_filtered);  // 进行滤波输出
    
    	std::cerr << "Cloud after filtering: " << cloud_filtered->points.size() << std::endl;
    
    	// save filterd data 
    	pcl::PCDWriter writer;
    	writer.write("16line_filtered.pcd", *cloud_filtered, false);
    
    	return 0;
    }
    

    设置过滤x或者y轴方向的部分代码:

    	// Create the filtering object
    	pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
    	pass.setInputCloud(cloud);
    	pass.setFilterFieldName("x");
    	pass.setFilterLimits(-5.0, 5.0);
    	// pass.setFilterLimitsNegative(true);
    	pass.filter(*cloud_filtered2);
    
    
    	pass.setInputCloud(cloud_filtered2);
    	pass.setFilterFieldName("y");
    	pass.setFilterLimits(-5.0, 5.0);
    	pass.filter(*cloud_filtered3);
    
    实验结果可视化

    下面简单贴出直通滤波过滤的结果点云:

    原始点云可视化
    x轴点云范围限制[-5.0, 5.0]

    下面图片点云过滤是上一张图片的全局剩余的点云,这里在代码中的pass.setFilterLimitsNegative(true);就是这个功能作用,是否保存滤波的限制范围内的点云,默认为false,保存限制范围点云,true时候是相反。

    x轴点云范围限制[-5.0, 5.0]
    y轴点云范围限制[-5.0, 5.0]

      在查阅学习pcl直通滤波的过程中,发现网上所说 的关于不仅限于对单一坐标轴的过滤,其实主要就是再一次进行目标坐标轴过滤即可,通过重复使用直通滤波就可以进行三维区间的滤波。下面贴上代码部分,只是简单的增加一些变量和重复操作,并无特别复杂的地方:

    #include <iostream>
    #include <pcl/io/pcd_io.h>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/filters/passthrough.h>
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    
    	// Fill in the cloud data
    	pcl::PCDReader reader;
    	reader.read("16line.pcd", *cloud);
    
    	std::cerr << "Cloud before filtering: " << cloud->points.size() << std::endl;
    
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered3(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    
    	// Create the filtering object
    	pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
    	pass.setInputCloud(cloud);
    	pass.setFilterFieldName("x");
    	pass.setFilterLimits(-5.0, 5.0);
    	// pass.setFilterLimitsNegative(true);
    	pass.filter(*cloud_filtered2);
    	// filter range Y-axis
    	pass.setInputCloud(cloud_filtered2);
    	pass.setFilterFieldName("y");
    	pass.setFilterLimits(-5.0, 5.0);
    	pass.filter(*cloud_filtered3);
        // filter range Z-axis
    	pass.setInputCloud(cloud_filtered3);
    	pass.setFilterFieldName("z");
    	pass.setFilterLimits(-0.5, 3.0);
    	pass.filter(*cloud_filtered);
    
    	std::cerr << "Cloud after filtering: " << cloud_filtered->points.size() << std::endl;
    
    	// save filterd data 
    	pcl::PCDWriter writer;
    	writer.write("16line_filtered.pcd", *cloud_filtered, false);
    
    	return 0;
    }
    
    xy轴点云范围限制[-5.0, 5.0]

      通过简单添加直通滤波的几行代码,就可以选择是只是过滤XY轴的范围,还是XYZ三维空间的范围。其实就是接着上一次直通滤波的结果进行下一个坐标轴的过滤。

    xyz轴点云范围限制
    源码部分功能浅析

    具体函数模块功能主要介绍:

    pcl::PassThrough官方API接口有两种数据结构模式供你使用(在声明直通滤波时候):PointT或者是pcl::PCLPointCloud2

    官方给出的示例:

        * pcl::PassThrough<PointType> ptfilter (true); // Initializing with true will allow us to extract the removed indices
        * ptfilter.setInputCloud (cloud_in);
        * ptfilter.setFilterFieldName ("x");
        * ptfilter.setFilterLimits (0.0, 1000.0);
        * ptfilter.filter (*indices_x);
        * // The indices_x array indexes all points of cloud_in that have x between 0.0 and 1000.0
        * indices_rem = ptfilter.getRemovedIndices ();
        * // The indices_rem array indexes all points of cloud_in that have x smaller than 0.0 or larger than 1000.0
        * // and also indexes all non-finite points of cloud_in
        * ptfilter.setIndices (indices_x);
        * ptfilter.setFilterFieldName ("z");
        * ptfilter.setFilterLimits (-10.0, 10.0);
        * ptfilter.setNegative (true);
        * ptfilter.filter (*indices_xz);
        * // The indices_xz array indexes all points of cloud_in that have x between 0.0 and 1000.0 and z larger than 10.0 or smaller than -10.0
        * ptfilter.setIndices (indices_xz);
        * ptfilter.setFilterFieldName ("intensity");
        * ptfilter.setFilterLimits (FLT_MIN, 0.5);
        * ptfilter.setNegative (false);
        * ptfilter.filter (*cloud_out);
        * // The resulting cloud_out contains all points of cloud_in that are finite and have:
        * // x between 0.0 and 1000.0, z larger than 10.0 or smaller than -10.0 and intensity smaller than 0.5.
    
    小结

      直通滤波比较简单粗暴的滤除点云的方式,实际运用中一般是作为第一步来进行点云的初步筛选与限制。可能你会觉得使用直通滤波不太智能化,要是对多个坐标轴进行滤波要操作多次的过程,那么你可以选择使用条件滤波来满足你的需求。下一篇就会介绍条件滤波。

    参考

    https://pcl-tutorials.readthedocs.io/en/pcl-1.11.0/passthrough.html#passthrough

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  • 我的AMD单GPU直通 操作系统:Arch Linux DE:KDE等离子 操作系统类型:64位 图形平台:X11 处理器:12×AMD Ryzen 5 2600六核处理器 内存:16 GiB的RAM 图形处理器:Radeon RX 580 Sapphire Nitro + ...
  • PassThrough 直通滤波是最简单的滤波方法,就是在指定的方向上x,y,z,按照给定的区间,保留该维度上在该区间上的点或者是保留该维度上在该区间之外的点。 #include <iostream> #include <pcl/point_types.h...

    下面的代码来自点云库官方教程 :http://pointclouds.org/documentation/tutorials/
    PassThrough 直通滤波是最简单的滤波方法,就是在指定的方向上x,y,z,按照给定的区间,保留该维度上在该区间上的点或者是保留该维度上在该区间之外的点。

    #include <iostream>
    #include <pcl/point_types.h>
    #include <pcl/filters/passthrough.h>
    #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
    	//点云的类型由 类pcl::PointCloud 的模板参数来定义
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);   // cloud是对象指针
    	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
    
    	// Fill in the cloud data
    	cloud->width = 5;  // ->左边必须是指针变量; .左边必须是实体变量
    	cloud->height = 1;  //height = 1 表明生成的点云是 含有5个点的无序点云。
    	cloud->points.resize(cloud->width * cloud->height);   
    
    	//c++中 &  是取地址运算,*可以是乘法运算符;
    	//定义指针变量,如int *p;访问指针指向的变量的值,如cout<<*p<<endl;
    	for (auto& point : *cloud) 
    	{
    		point.x =  1024* rand() / (RAND_MAX + 1.0f); //rand()产生的随机数大小范围是 0 - RANDMAX, RANDMAX最小是32767(int)
    		point.y = 1024 * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); // x,y,z的取值范围是 0-2 的随机小数
    		point.z = 1024*  rand() / (RAND_MAX + 1.0f);
    	}
    
    	std::cerr << "Cloud before filtering: " << std::endl;  //cerr, cout, clog这3个都是ostream类型的对象,cin是istream类型的对象
    	for (const auto& point : *cloud)
    		std::cerr << "    " << point.x << " "
    		<< point.y << " "
    		<< point.z << std::endl;
    	
    
    	// Create the PassThrough filter object:pass
    	pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;  
    	pass.setInputCloud(cloud);
    	pass.setFilterFieldName("z");  // perform a simple filter along the  z axis
    	pass.setFilterLimits(0.0f, 200.0f);
    	//pass.setFilterLimitsNegative (true);
    	pass.filter(*cloud_filtered);
    
    
    	std::cerr << "Cloud after filtering: " << std::endl;
    	for (const auto& point : *cloud_filtered)
    		std::cerr << "    " << point.x << " "
    		<< point.y << " "
    		<< point.z << std::endl;
    
    	return (0);
    }
    

    上面这段代码没有涉及到从磁盘中读取ply文件,而是直接随机生成一个点云,并输出;然后创建一个PassThrough filter对象,并对它进行设置,然后将滤波后得到的点云保存至*cloud_filtered中,并输出。
    现在遇到的问题是:运行结果中只输出了滤波前的点云坐标。
    在这里插入图片描述
    vs的输出控制台显示:出现了Microsoft C++ 异常: std::length_error
    在这里插入图片描述
    PCL环境配置这篇文章中有提到跟上面一样的问题。
    在这里插入图片描述
    出错原因:我在Debug,release模式下对链接器–>输入–>附加依赖项 设置的内容是一样的,所以导致上面错误的发生。
    解决
    然后,参考PCL环境配置:VS2017,PCL1.8.1,win10这篇教程,首先将release x64下面的属性配置页给移除,然后重新对Debug x64中的链接器–>输入–>附加依赖项 进行设置。【成功】
    运行结果:
    在这里插入图片描述

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  • 在计算节点启动PCI Passthrough见: https://blog.csdn.net/avatar_2009/article/details/107810347 查看PCI设备(compute node) # lspci -nn |grep Ether 03:00.0 Ethernet controller [0200]: Intel ...

    下面只涉及OpenStack环境的配置以及使用。在计算节点启动PCI Passthrough见:

    https://blog.csdn.net/avatar_2009/article/details/107810347

    查看PCI设备(compute node

    # lspci -nn |grep Ether
    03:00.0 Ethernet controller [0200]: Intel Corporation I350 Gigabit Network Connection [8086:1521] (rev 01)
    03:00.1 Ethernet controller [0200]: Intel Corporation I350 Gigabit Network Connection [8086:1521] (rev 01)
    03:00.2 Ethernet controller [0200]: Intel Corporation I350 Gigabit Network Connection [8086:1521] (rev 01)
    03:00.3 Ethernet controller [0200]: Intel Corporation I350 Gigabit Network Connection [8086:1521] (rev 01)

     

    03:00:2改成03_00_2,然后获取product idvendor id,其实上面已经有了(compute node

    # virsh nodedev-dumpxml $(virsh nodedev-list | grep pci | grep 03_00_2)
    ……
      <driver>
        <name>vfio-pci</name>
      </driver>
        <product id='0x1521'>I350 Gigabit Network Connection</product>
    <vendor id='0x8086'>Intel Corporation</vendor>

    该接口在host上的默认驱动是igb,绑给虚拟机后变成vfio-pci。

    配置nova-computecompute node),编辑文件 /etc/nova/nova.conf:

    [pci]
    passthrough_whitelist = {"vendor_id":"8086", "product_id":"1521","address":"0000:03:00.2","physical_network":"provider"}

    注意:这里只配置了一个网卡0000:03:00.2,如果要配置多个网卡,则去掉"address":"0000:03:00.2"。所有vendor_id与product_id 匹配的PCI设备会被添加到可以直通分配给虚拟机的PCI设备池。

    这儿的physical_network在创建 tenant network是要用到,就是--provider-physical-network 选项指定的值,创建VM时要指定此tenant network,每个passthrough的网卡要对应一个physical_network。neutron中physical_network是写到配置文件ml2_conf.ini中的,例如flat_networks = provider和vni_ranges = 3001:4000(见https://blog.csdn.net/avatar_2009/article/details/108153605)。

     

    重启nova-compute

    systemctl restart openstack-nova-compute

    配置nova-scheduler controller节点),编辑文件 /etc/nova/nova.conf:

    [filter_scheduler]
    available_filters=nova.scheduler.filters.all_filters
    enabled_filters=RetryFilter,AvailabilityZoneFilter,ComputeFilter,ComputeCapabilitiesFilter,ImagePropertiesFilter,ServerGroupAntiAffinityFilter,ServerGroupAffinityFilter,PciPassthroughFilter

    配置nova-api controller节点),编辑文件 /etc/nova/nova.conf:

    [pci]
    alias = {"name": "I350NIC","product_id": "1521","vendor_id": "8086","device_type": "type-PF","numa_policy": "legacy"}

    “name”: PCI设备的别名,随便启
    “product_id”: 设备的十六进制Product ID
    “vendor_id”: 设备的十六进制Vendor ID
    “device_type”: PCI设备的类型,有效的值为: “type-PCI”, “type-PF” and “type-VF”。这里应该配置type-PCI才对,但是openstack调度计算节点的时候查找不到有效资源,必须配置成type-PF才行。(清楚原因的朋友,请给我留言,多谢!

    重启nova-schedulernova-api服务

    systemctl restart openstack-nova-api.service openstack-nova-scheduler.service

    创建flavor,通过dashboard创建之后,配置其元数据

    pci_passthrough:alias=I350NIC:1

                                                       

    或者使用openstack flavor create命令中加入--property "pci_passthrough:alias"="I350NIC:1"。

    就是nova-api中alias配置的,1表示passthrough一个网卡(如果设置了多个网卡,这里可以限制使用量

    使用带pci-passthroughflavor创建实例,然后验证

    # ps -ef |grep vfio-pci

    -device vfio-pci,host=03:00.2

    # virsh dumpxml instance-00000084
        <hostdev mode='subsystem' type='pci' managed='yes'>
          <driver name='vfio'/>
          <source>
            <address domain='0x0000' bus='0x03' slot='0x00' function='0x2'/>
          </source>
          <alias name='hostdev0'/>
          <address type='pci' domain='0x0000' bus='0x00' slot='0x05' function='0x0'/>
        </hostdev>

    登录到虚拟机内部查看,会有两块网卡,一块是openstack网络分配的(不论是内部虚拟网络还是外部网络),另一块是透传的。透传IP需要自己配置,下面的10.184是实验室物理网dhcp分配的。

    $ ip add show

    2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1450 qdisc pfifo_fast state UP qlen 1000

        link/ether fa:16:3e:6c:7a:8d brd ff:ff:ff:ff:ff:ff

        inet 172.16.2.6/24 brd 172.16.2.255 scope global dynamic eth0

    3: ens5: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP qlen 1000

        link/ether 0c:c4:7a:80:52:0a brd ff:ff:ff:ff:ff:ff

        inet 192.168.10.184/23 brd 192.168.11.255 scope global dynamic ens5

    需要注意的一点

    如果是provider networks 两块网卡的IP地址都是外部物理网络。如果是Self-service networks,就会因为默认网络导致透传的网卡IP不能访问,如:

    $ route -n
    Kernel IP routing table
    Destination     Gateway         Genmask     Flags  Metric  Ref    Use Iface
    0.0.0.0         172.16.2.1      0.0.0.0         UG    100    0        0 eth0
    0.0.0.0         192.168.10.1    0.0.0.0         UG    101    0        0 ens5
    169.254.169.254 172.16.2.1      255.255.255.255 UGH   100    0        0 eth0
    172.16.2.0      0.0.0.0         255.255.255.0   U     100    0        0 eth0
    192.168.10.0    0.0.0.0         255.255.254.0   U     100    0        0 ens5
    192.168.106.167 192.168.10.1    255.255.255.255 UGH   100    0        0 ens5
    

    因eth0默认网关优先级高于ens5,那么非192.168.10.1/23网段的源地址访问会走eth0返回,而此路不通。

    展开全文
  • kvm passthrough 尝试

    2019-04-25 15:16:31
    方案6:GPU Passthrough, VGA Passthrough in KVM 来源:https://blog.lofyer.org/pass-host-gpu-to-guest-via-qemu-ncursescurses/ 1.Enable the mainboard VxT, iommu and alter the video device to Intel ...
  • PassThrough这个很好理解了,就是沿着某个轴过滤点云。假如激光雷达是水平安装的,显然我们可以再Z轴方向上设定一个阈值,将低于该阈值的点云算作地面点。 但是,我实验中的激光雷达并不是水平安装的,所以地面分离...
  • PCL直通滤波器PassThrough点云滤波

    千次阅读 2020-07-19 20:28:57
    PassThrough PassThrough是直通滤波器,意思是可以设定一个频带,可以选择保留频带内的或者舍弃频带内的 代码 #include <iostream> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl...
  • 2. 设备启动passthrough 3. Unity 升级到2020.3以后 操作 切换到Android 启用Android的oculus支持 命令行: adb shell setprop debug.oculus.experimentalEnabled 1 发布之后的效果 ...
  • Passthrough is not supported, GL is swiftshader

    千次阅读 2021-07-25 21:52:58
    本文主要介绍Python中使用selenium和webdriver_manager爬取网站的解决方法,报错:ERROR:gpu_init.cc(426) Passthrough is not supported, GL is disabled or Passthrough is not supported, GL is swiftshader
  • KVM网络模型之:PCI Passthrough

    千次阅读 2020-08-05 11:05:12
    PCI Passthrough技术是虚拟化网卡的终极解决方案,能够让虚拟机独占物理网卡,达到最优性能,可以在网卡性能要求非常高的场景会用。但是要想迁移虚拟机,就很困难。 lspci |grep Ethernet |grep Intel 03:00.0 ...
  • host-passthrough 问题描述: 提示:这里描述项目中遇到的问题: 例如:数据传输过程中数据不时出现丢失的情况,偶尔会丢失一部分数据 APP 中接收数据代码: @Override public void run() { bytes = mmInStream....
  • Android HIDL passthrough模式与binderized

    千次阅读 2019-04-01 12:03:38
    由于passthrough HALs 运行在调用它们的相同的进程中,大多数情况下 passthrough 方法被直接通过函数调用 (相同线程)。oneway 方法在他们自己的线程中运行,因为它们并不打算等待HAL来处理它们(这意味着任何在pass...
  • TimesTen中的passthrough模式

    千次阅读 2016-04-03 21:29:20
    TimesTen没有象Oracle中的DB Link,但可以通过设置passthrough来实现类似的功能。 使用passthrough模式时,需要指定OracleNetServiceName和OraclePWD passthrough的好处在于简单,只需要建立一个到TimesTen的连接...

空空如也

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