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我正在编写一个iOS应用，该应用使用自定义几何在SceneKit中渲染点云. 这篇文章对于使我到达那里非常有帮助(尽管我将其翻译为Objective-C)，DavidRönnqvist的书《使用SceneKit进行3D图形》(参见有关自定义几何的章节)也是如此.该代码可以正常工作，但是我想使这些点以更大的点大小呈现-目前这些点非常小. 根据OpenGL文档，您可以通过调用glPointSiz
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我有一个3D点云，每个点云的XYZ点的每个顶点都有不同的颜色/值属性. 原始数据以简单的.txt/csv格式显示在列中，即x，y，z，V1，V2，V3和下一行的新行，我正尝试使用.ply制作图像.我想创建一个3D图像，例如: 以层格式为基础，根据这些值中的每个为每个表面或顶点着色的合适代码是什么?我想创建多个具有相同形状但将不同颜色映射到表面的地图. 解决方案 PLY格式通过定
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等待了几周后，我终于有了我的探戈计划.我的想法是创建一个可生成房间点云并将其导出到.xyz数据的应用程序.然后，我将使用.xyz文件在浏览器中显示点云！我首先编译并调整了Google github上的点云示例. 现在，我使用onXyzIjAvailable(TangoXyzIjData tangoXyzIjData)来获得x y和z值的帧；要点.然后，将这些帧以Vector3的形式保存在PC
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我有一组点云，我想测试3D房间中是否有角.因此，我想讨论一下我的方法，以及在速度方面是否有更好的方法，因为我想在手机上对其进行测试. 我将尝试使用霍夫变换检测线，然后尝试查看是否有三条线相交并且它们也构成了两条相交的平面. 解决方案 如果点云数据来自深度传感器，则您的墙的采样相对较密集.我发现与深度传感器(例如Kinect或DepthSense)配合使用的一件事是@MartinBec
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我有一个点云，所有点都位于3D空间中的平面上.我需要将每个点转换为2D坐标，反之亦然. (x，y，z)在坐标系 A =>变换矩阵( T1 )=>(x，y)在坐标系 B 坐标系 B =>中的 (x，y)=>坐标系 A 我需要 T1 和 T2 . 坐标系 B 可以是任意参考系. 解决方案 据我了解，所有点都位于同一平面上，因此您希望减小尺寸并稍后恢复坐标. 获得三个非共线
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如标题中所示，我想使用Python将圆柱体拟合到一组3D点.这是一个很好的解决方案， MATLAB .我们如何使用Python做到这一点? 解决方案 David Eberly网站上有论文，介绍了数学基础知识并显示了伪代码. 您还可以在同一站点上使用Geometric Tools Engine中的C ++代码.我认为可以在NymPy中实现一些辅助数学函数，例如矩阵求逆等.
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我正在使用 MayaVi Python库来绘制3d点， points3d类. 文档指定每个点的颜色通过第四个参数s: 指定 此外，您可以传递形状与x，y， 和z为每个点或函数给出一个相关的标量值 f(x，y，z)返回标量值.可以使用此标量值 调整点的颜色和大小. 这为每个点指定一个标量值，该值将点映射到颜色图，例如copper，jet或hsv.例如.从他们的文档中: impor
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我正在尝试根据粒子与平面的距离来改变粒子的不透明度. 此问题描述了我的问题，而一年前的回答本质上是“你做不到" .不透明度显然是材料的参数，而不是元素的参数，因此单个粒子的不透明度是不可能的. 发生了什么变化，有什么办法可以实现?如果可以对单个粒子进行着色，那么我认为这并非遥不可及. 欢呼 解决方案 ParticleSystem已重命名为PointCloud，然后重命名为
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是否存在python或c ++中的库，该库能够以一致的方式估计点云的法线? 以一致的方式，我的意思是法线的方向在表面上是全局保留的. 例如，当我使用python open3d软件包时: downpcd.estimate_normals(search_param=o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid( radius=4, max_nn=300)
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我正在尝试启用点云库中继构建并启用CUDA选项. 我相信我已经按照这些说明进行了正确的安装，. 在PCL构建的cmake选项中，一些选项未被识别: 是否可以手动将CUDA_SDK_ROOT_DIR设置为?对于其他未找到的选项也是如此. 解决方案 CUDA_SDK_ROOT_DIR应该设置为安装NVIDIA GPU计算SDK的方向.可从下载CUDA的NVIDIA的同一页面下
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我是PCL的新手.我正在使用PCL库，正在寻找一种从点云中提取点或将特定点复制到新点的方法.我想验证每个点是否符合条件，并且我想获得只包含好点的点云.谢谢！ 解决方案 使用ExtractIndices类: 将要删除的点添加到PointIndices变量 将这些指数传递给ExtractIndices “负向"运行filter()方法以获取原始云减去您的点数 示例:
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如何在PCLVisualizer中检查特定的点坐标?帮助中没有有关此主题的信息: | Help: ------- p, P : switch to a point-based representation w, W : switch to a wireframe-based representation (where available)
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我正在尝试使用 PCL CloudViewer可视化点云.问题是我刚接触C ++，并且发现了两个教程第一演示了PointCloud的创建，并第二演示了点云.但是，我无法将这两个教程结合在一起. 这是我的自带物品: #include #include #include #include
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我有两个点云，以3d坐标表示.一个是另一个的子集，包含更少的点.它们的规模相同. 我需要做的是找到两者之间的平移和旋转.我看过点云库，“迭代最近点" 和我可以使用其中任何一项进行调整吗?还是有另一种算法可以将子集点云与集合匹配? 谢谢. 解决方案 在无法访问示例数据的情况下，很难为您推荐一种特定的注册算法. 但是，如今，我对所有新的“数据驱动"注册方法感到非常兴奋.
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我可以使用此程序读取.pcd数据. #include #include #include int main (int argc, char** argv) { pcl::PointCloud::Ptr cloud (new pcl::PointCloud
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我有一个.PLY文件，其中包含3D点云:我想绘制它并用Python对其进行可视化. .PLY文件仅包含顶点，而不包含面. 您能告诉我一个简单的Python库，该库将负责绘制3D点云吗? 重要的一点是，我对绘制网格不感兴趣，而对点云不感兴趣. 解决方案 对于任何想以简便方法来读取和显示Python中的PLY点云的人，我回答了我提出自己的问题，报告我发现哪种方法是我的最佳解决方案.
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从我对点云如何工作的某种有限的理解中，我认为一个人应该能够从物体外部周围的一组2d图像中生成一个点云.我遇到的问题是，我似乎找不到如何生成这种点云的任何示例. 解决方案 通常，从2D图像序列中进行3D形状的重建是一个难题.根据已知的有关相机及其与物体和场景之间关系的信息量，它的范围可以从困难到非常困难.那里有很多信息:尝试对"3D重建图像序列"或"3D图像重建转盘"进行谷歌搜索. 此处
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我在发现的视差图像上有来自gpu :: reprojectImageTo3D的3D点.我现在想显示这个点云. 如何将找到的点云从OpenCV转换为sensor_msgs/PointCloud2? 我不需要发布pointcloud，这仅用于调试可视化.是否可以像显示来自节点的图像一样显示它?例如使用pcl?这将是最佳选择，因为我的设备在RViz下的效果可能不佳(基于在线阅读). 解
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我正在与一个需要访问.ply文件形式的点云数据并将其转换为numpy数组以运行深度学习算法的项目一起工作.当我尝试从目录访问我的.ply文件时，出现错误 "ValueError:两个具有相同名称的属性" 以下是我的代码- import glob import numpy as np from plyfile import PlyData, PlyElement arr = np.arr
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这就是我想要做的: 我有30万点. 我想要10％的分数. 然后我想要剩余90％的积分中的10％. 然后我想要剩余的81％积分中的10％ 然后我想要剩余73％的积分中的10％ 等，直到我完成所有要点. 这是最快的方法吗? #all the points s = np.arange(len(c_list)) np.random.shuffle(s)
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