3D目標識別---三維區域性座標系(LRF)效能分析
1 加權區域性參考座標系的定義
以任意一個特徵點
區域性參考座標系的3根軸由協方差矩陣
下面分析6中不同形式的權值對區域性參考系穩定性的影響，六種不同的加權形式分別是：
常量（平均）：
線性:
雙曲函式:
二次函式:
指數函式:
餘弦函式:
上述5種函式對應的函式影象如下圖所示：
2 實驗資料集以及評價指標
3 6種加權形式對區域性參考座標系的穩定性的分析
3.1 抗噪聲的分析
Fig2. 從做到右對應的資料集依次是
3.2 抗分別率變化的分析
Fig3. 從做到右對應的資料集依次是
3.3 半徑對區域性參考座標系的影響
Fig4. 不同支援域半徑對區域性參考座標系的影響，從左到右依次是
一些思考
LRF從某種意義上講也是一種對領域的特徵編碼，這種特徵編碼是旋轉平移不變的。目前的LRF生成方法具有一定的抗噪聲能力，但是極易受到解析度變化的影響，當模型的解析度降低時，LRF的穩定性也大幅降低。對後續的區域性特徵描述子的建立有較大的影響，從而導致整個識別體系的效能下降。所以，如何構建穩定的LRF對於提升區域性特徵描述子的對應性具有很大的幫助。區域性鄰域半徑對LRF的影響主要是半徑越大，提供的鄰域資訊越多，從而間接提升了LRF的可區分性。但是，支援半徑過大，也會帶來一些副作用，直接的影響就是計算開銷增大。另一個後果就是抗遮擋能力下降。
相關推薦
3D目標識別---三維區域性座標系(LRF)效能分析
1 加權區域性參考座標系的定義 以任意一個特徵點p及其鄰域S(p)為例來說明基於加權協方差矩陣的區域性參考座標系LRF的建立過程。 C=1∑ni=1wi∑i=1nwi(q−p)(q−p)T,,q∈S(p) CV=EV 區域性參考座標系的3根軸由協方差矩
BIGEMAP教您如何通過3D-MAX製作三維地圖模型
工具準備 1、BIGEMAP地圖下載器 2、3DMAX軟體 3、global mapper Global mepper 資料準備 下載你需要 區域的DEM資料和 衛星影像資料。影像須使用BIGEMAP地圖下載器中Google Earth無偏
圓柱上直線切口，形成三維靜態座標系方程
圓柱上直線切口，形成三維靜態座標系方程為： X=R*COS(θ); &n
利用 python+plotly 製作雙波源干涉現象的3D Surface Plots三維影象
本人在學習完製作雙波源干涉現象的的二維Contour Plots影象之後，發現 plotly 還有3D 影象製作，也就是3D Surface Plots，這個更能展示雙波源干涉現象的結果，果然學之。中間有些地方要說明一下，3D Surface Plots圖表預設的底部是正方形
三維重建——座標系變換
轉載自：https://blog.csdn.net/Peng___Peng/article/details/51510668 僅做參考資料用。 為了方便自己記憶，記錄一下三維座標旋轉矩陣的推導過程。 座標的
任意三維直角座標系變換矩陣的推導
(v1, v2, v3)座標系 ==> (u1, u2, u3)座標系u1 =a1v1 + a2v2 + a3v3u2 =a4v1 + a5v2 + a6v3u3 =a7v1 + a8v2 + a9v3[ u ] = M [ v ]-------------------
3D鐳射掃描三維重建——5.(matlab)系統框架
提取光條畫素中心：影象轉換為灰度圖——使用最大類間方差法找到圖片的一個合適的閾值（graythresh()）——利用這個閾值把一張灰度影象轉換為二值影象（im2bw()）——在二值影象中獲取每一行中畫素值為1的點，並求每一行的光條中心位置（mean()平均值），對於整個平面，我們只需要儲存（320，640）之
3D-MAX真實三維地形制作過程
3DMAX三維地形圖效果演示 工具準備 1、BIGEMAP地圖下載器 2、3DMAX軟體 3、global mapper 資料準備 下載你需要 區域的DEM資料和 衛星影像資料。 影像須使用BIGEMAP地
Android OpenGL ES (二) 繪製三維/空間座標系
* 此檔案是關於3D座標軸的繪製，用jiasu.java和jiasu.xml實現了使用者介面 * 關於3D處理的所有程式都在此檔案中 *zjk 2014/03/04 */ public class Jiasudu implements Renderer {float x=-0.5f,y=-0.5f,z
目標識別探測全景拼接相機程式耗時分析
2018年11月15日 release_X64 X64模式下 全程耗時35ms左右 const cv::Mat ComFrame = Mat::zeros(480 * 4, 640 * 18, CV_8UC1);
pcl 基於對應分組的三維目標識別
本教程旨在說明如何基於pcl_recognition模組的三維物體識別，本教程解釋瞭如何使用對應分組演算法，獲得的模型和實際場景的3D描述子匹配後，以叢集的點至點的對應關係找到場景中好模型相似的例項。每個叢集，代表一個可能的場景中的模型例項，此演算法也輸出的場景
圓形目標中心點在tof相機座標系下的三維座標的計算(1)
將tof相機得到的深度影象轉換為灰度影象，然後對灰度影象進行雙邊濾波，去除噪聲的同時使邊緣得到較好的保持，然後對濾波後的灰度影象進行hough圓變換，得到圓心在影象中的畫素座標，然後利用tof相機的點雲資料，求得圓心在tof相機座標系下的三維座標。 程式如下：
三維人臉識別技術使我們更好地認識彼此
直觀 關聯 post 識別 模型 最小 部門 蘋果 tle 人臉識別，一種基於人的臉部特征信息進行身份認證的生物特征識別技術。近年來，隨著歐美發達國家人臉識別技術開始進入實用階段後，人臉識別迅速成為近年來全球的一個市場熱點，它具有如下顯著優點： ·非接觸，智能交互，用戶接
借助WebGL三維可視化技術檢索3D動態圖像
WebG 三維可視 大數據可視化平臺是通過三維表現技術來表示復雜的信息，實現對海量數據的立體呈現。可視化技術借助人腦的視覺思維能力，通過挖掘數據之間重要的關聯關系將若幹關聯性的可視化數據進行匯總處理，揭示數據中隱含的規律和發展趨勢，從而提高數據的使用效率。在解決了海量數據分析耗時過長、挖掘深度不夠、數
為什麽機房要使用三維（3D）可視化監控管理系統
綜合布線 廣州科迅電子數據可視化管理平臺采用3D可視化技術對數據中心進行刻畫，也被稱為虛擬仿真，即通過技術手段把數據中心的一切物理存在的對象進行數據建模(從樓宇到設備，從地板到網線)，以3D的方式在計算機中生成出來，供用戶進行查看、交互、分析，機房不再需要現實中用腳走過去參觀與查看，而是隨時隨地的以任意一個視
3D Registration 三維點雲配準
待讀參考： https://blog.csdn.net/kaspar1992/article/details/54836222 https://www.cnblogs.com/yin52133/archive/2012/07/21/2602562.html https://blog.csdn.net/u
3D Slicer Hide 3D Cube and Axis Labels Programmatically 使用程式碼隱藏三維檢視中的方框和座標軸標籤
在3D Slicer中，我們如果想在自己寫的外掛中來修改三維檢視中的預設設定的話，那麼首先就需要獲得三維檢視的結點，其型別為vtkMRMLViewNode，獲得了這個結點後，我們就可以用程式碼來修改一系列屬性了，比如隱藏方框和座標軸標籤等。這裡我們通過使用系統函式getNode()來獲得三維檢
3D點雲目標識別和抓取
1、點雲目標識別流程 點雲目標識別，顧名思義，需要有標準的目標點雲或者標準的點雲特徵描述向量；對實時採集的點雲資料，在裡面尋找與目標點雲相似度最高的點雲塊。 2、圓環工件的識別和抓取 圖2.1 點雲在XY平面的投影影象 圖2.2 圓環點雲採集影象 2.1濾波 常用點雲濾
#讀原始碼+論文# 三維點雲分割Deep Learning Based Semantic Labelling of 3D Point Cloud in Visual SLAM
from Deep Learning Based Semantic Labelling of 3D Point Cloud in Visual SLAM 超體素方法進行預分割，將點雲根據相似性變成表層面片（surface patches）降低計算複雜度。
影象檢索與三維重建：From Single Image Query to Detailed 3D reconstruction
先前基於影象檢索的三維重建方式由於只關注尺度和外表相似的影象而往往會導致細節缺失問題，為解決該問題，本文結合了基於運動的重建(SfM, Structure-from-Motion)和多尺度場景下的影象檢索進行三維重建。文中對重建系統和檢索系統建立的連線，使得能夠根據當前的3D