激光点云内插成网络数据的步骤

激光点云内插成网络数据通常需要以下步骤：

1、数据获取：首先需要获取激光雷达采集到的原始点云数据。

2、数据处理：将原始点云数据进行去噪、滤波、畸变校正等处理，得到清晰的点云数据。

3、插值：使用插值算法将激光点云数据以网格形式内插出来，得到一张网络数据图像。

4、数据转换：将网络数据转换为计算机可以读取和处理的数据格式，如数组或矩阵等。

5、数据应用：将内插好的网络数据用于不同领域或项目中的相关应用，如三维建模、机器人导航、虚拟现实等。

最近在做双目测距，觉得有必要记录点东西，所以我的第一篇博客就这么诞生啦~

双目测距属于立体视觉这一块，我觉得应该有很多人踩过这个坑了，但网上的资料依旧是云里雾里的，要么是理论讲一大堆，最后发现还不知道怎么做，要么就是直接代码一贴，让你懵逼。 所以今天我想做的，是尽量给大家一个明确的阐述，并且能够上手做出来。

首先你要用3D测量仪，来获取一个物体的点云数据，然后可以直接在geomagic中打开，但前提是你的点云数据是 asc格式的，这个可以再CF中转换，最后在geomagic中进行一些处理，然后可以通过另存为其他的格式，和一些软件接口，如proe、UG、SW……可以导出点云，也可以导出三角面片（stl格式）。

2017-04-18

15:21

中兴的B860A装第三方后，用了一段时间突然就挂了，开机灯亮无信号，今天闲来无事就到10086要求换机顶盒。吐槽下果然在最后的24小时才联系我。

一、读写保存

matlab处理las点云(1)--las/laz格式解析

matlab处理las点云(2)-- 从LAS或LAZ文件中读取点云数据

matlab 读取txt点云并可视化

matlab 移除点云中无效的点

matlab 点云合并

matlab 保存点云

matlab 生成自定义点云

matlab 点云随机赋色

matlab 点云按高程进行赋色

matlab 打开文件选择对话框

matlab 使用文件选择对话框添加点云

二、KD树

matlab KD树的使用

matlab 点云的圆柱形邻域搜索

matlab 计算点云平均密度

matlab 查找点云指定区域内的点

matlab 根据索引提取点云

三、点云滤波

1、常用滤波器

matlab 点云均值、中值、高斯滤波

matlab 点云体素下采样(详细过程版)

matlab 点云统计滤波

matlab 点云中值滤波

matlab 点云下采样

matlab 快速均匀采样

matlab 点云随机采样到固定点数

matlab 半径滤波

matlab 直通滤波

matlab 获取指定高程的所有点

matlab 点云方框滤波

matlab 点云双边滤波

matlab 点云添加高斯噪声并保存

matlab 点云添加均匀分布的随机噪声

2、数据平滑

matlab 对含噪声的数据进行平滑处理

matlab 数据平滑--smooth函数

matlab 五点三次平滑算法

四、拟合分割

1、点云拟合

matlab 最小二乘拟合空间球

matlab 最小二乘拟合二次曲面

matlab 点云最小二乘拟合平面（SVD法）

matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法)

matlab 点云投影到平面

matlab 点云投影到球面

matlab 点云投影到直线

matlab 计算点到平面的距离

matlab 最小二乘拟合二维直线

matlab 点云最小二乘拟合空间直线

matlab 点云最小二乘拟合多项式曲线

matlab RANSAC拟合平面

matlab RANSAC拟合直线

matlab RANSAC拟合空间球

matlab RANSAC拟合空间直线

matlab RANSAC拟合圆柱

2、点云分割

matlab 稀疏点云在线分割

matlab 基于欧氏距离的点云聚类分割

matlab 简单形态滤波(SMRF)算法地面分割

matlab 点云k均值聚类

matlab 点云密度聚类

matlab 点云沿坐标轴进行等距切片

matlab 基于投影点密度的建筑物立面提取

五、 点云重建

matlab 显示曲面网格

matlab 泊松曲面重建法

matlab 球旋转曲面重建法

matlab 二维或三维三角剖分

matlab 将三角剖分结果保存为STL文件

matlab 点云构建Delaunay三角网

matlab 受约束的 Delaunay 三角剖分

matlab Delaunay 三角剖分内的查询点

matlab 点云alphaShape曲面重构

matlab 计算点云凸包

matlab 点云边界提取

六、点云配准

1、粗配准

matlab 点云粗配准(1)-- 计算FPFH并可视化

matlab 点云粗配准(2)-- 根据FPFH特征查找匹配点对(Fast Global Registration算法的部分实现)

matlab 点云粗配准(3)-- 可视化匹配点对

matlab 点云粗配准(4)-- 根据FPFH特征实现点云粗配准

matlab 点云粗配准(5)-- 利用ISS关键点与FPFH特征的点云配准

matlab 点云粗配准(6)-- FGR快速全局配准

matlab 点云配准--相位相关法实现点云配准

2、精配准

matlab ICP实现点云精配准

matlab NDT实现点云精配准

matlab CPD算法实现点云精配准

matlab 点云精配准(1)--point to point ICP(点到点的ICP)

matlab 点云精配准(2)--point to plane ICP(点到面的ICP)

matlab 点云精配准(3)--Trimmed ICP

matlab 点云精配准(4)--基于ISS关键点的ICP配准算法

matlab 三维点云配准与拼接

3、计算配准精度

matlab 点云配准--计算配准精度

4、点云变换

matlab 点云配准--点云变换

matlab 点云配准--三维变换

matlab 点云配准--SVD分解求变换矩阵

matlab 点云配准--四元数法求变换矩阵

matlab 点云配准--自定义旋转矩阵

matlab 大场景点云水平面校准

matlab 点云镜像变换

5、特征、描述

matlab 二进制形状描述子

matlab 计算点云法向量并可视化

matlab 角度制与弧度制的相互转换

matlab 构建点云的AABB包围盒

matlab PCA构建点云OBB包围盒

matlab 计算点云的面状指数

matlab ISS关键点提取

七、 点云与图像

matlab 将图像信息融合到激光雷达点云

matlab 检测点云中指定尺寸的矩形平面

matlab 将激光雷达点云数据投影到图像坐标系上

matlab 点云转二值图像

matlab 点云轮廓边缘检测

matlab 使用点云创建数字地面模型DSM

matlab 使用点云创建数字高程模型DEM

matlab 格网法计算点云的占地面积

matlab 计算机载点云的密度

八、 点云可视化

matlab 点云可视化(1)--pcshow()函数可视化单个点云

matlab 点云可视化(2)--pcshowpair()可视化两点云之间的差异

matlab 点云可视化(3)--动态可视化点云

matlab 点云可视化(4)--可视化点云包围框

matlab 点云可视化(5)--可视化多个点云

九、 点云深度学习

matlab点云深度学习(1)-- 无序点云转有序点云

十、 基础 *** 作

matlab 计算点云的质心

matlab 点云去质心

matlab 计算点云的曲率

matlab 计算点云的面状指数

三维计算视觉研究内容包括：

（1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有 最近点迭代算法 ICP 和各种全局匹配算法。

（2）多视图三维重建：计算机视觉中多视图一般利用图像信息，考虑多视几何的一些约束，相关研究目前很火，射影几何和多视图几何是视觉方法的基础。在摄影测量中类似的存在共线方程，光束平差法等研究。这里也将点云的多视匹配放在这里，比如人体的三维重建，点云的多视重建不仅强调逐帧的匹配，还需要考虑不同角度观测产生误差累积，因此也存在一个优化或者平差的过程在里面。通常是通过观测形成闭环进行整体平差实现，多视图重建强调整体优化。可以只使用图像，或者点云，也可以两者结合（深度图像）实现。重建的结果通常是Mesh网格。

（3）3D SLAM：点云匹配（最近点迭代算法 ICP、正态分布变换方法 NDT）+位姿图优化（ g2o 、LUM、ELCH、Toro、SPA）；实时3D SLAM算法 （LOAM）；Kalman滤波方法。3D SLAM通常产生3D点云，或者Octree Map。基于视觉（单目、双目、鱼眼相机、深度相机）方法的SLAM，比如orbSLAM，lsdSLAM

（4）目标识别：无人驾驶汽车中基于激光数据检测场景中的行人、汽车、自行车、以及道路和道路附属设施（行道树、路灯、斑马线等）。

（5）形状检测与分类：点云技术在逆向工程中有很普遍的应用。构建大量的几何模型之后，如何有效的管理，检索是一个很困难的问题。需要对点云（Mesh）模型进行特征描述，分类。根据模型的特征信息进行模型的检索。同时包括如何从场景中检索某类特定的物体，这类方法关注的重点是模型。

（6）语义分类：获取场景点云之后，如何有效的利用点云信息，如何理解点云场景的内容，进行点云的分类很有必要，需要为每个点云进行Labeling。可以分为基于点的方法，基于分割的分类方法。从方法上可以分为基于监督分类的技术或者非监督分类技术，深度学习也是一个很有希望应用的技术。

（7）立体视觉与立体匹配 ZNCC

（8）SFM（运动恢复结构）

1、点云滤波方法（数据预处理）：

双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致性滤波。

VoxelGrid

2、关键点

ISS3D、Harris3D、NARF

SIFT3D、

3、特征和特征描述

法线和曲率计算 NormalEstimation 、特征值分析Eigen-Analysis、 EGI

PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image

4、 点云匹配

ICP 、稳健ICP、point to plane ICP、Point to line ICP、MBICP、GICP

NDT 3D 、Multil-Layer NDT

FPCS、KFPCS、SAC-IA

Line Segment Matching 、ICL

5、点云分割与分类

分割：区域生长、Ransac线面提取、NDT-RANSAC、

K-Means、Normalize Cut（Context based）

3D Hough Transform(线、面提取)、连通分析、

分类：基于点的分类，基于分割的分类；监督分类与非监督分类

6、SLAM图优化

g2o 、LUM、ELCH、Toro、SPA

SLAM方法：ICP、MBICP、IDC、likehood Field、 Cross Correlation 、NDT

7、目标识别、检索

Hausdorff 距离计算（人脸识别）

8、变化检测

基于八叉树的变化检测

9 三维重建

泊松重建、Delaunay triangulations

表面重建，人体重建，建筑物重建，树木重建。

实时重建：重建植被或者农作物的4D（3D+时间）生长态势；人体姿势识别；表情识别；

10点云数据管理

点云压缩，点云索引（KD、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染

点云驱动的计算机图形学主要研究应用

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具体 *** 作步骤如下：

1、创建LAS数据集，将las文件添加到LAS Dataset，注意设置LAS文件和LAS数据集的相对路径。加载LAS数据集到ArcMap中， Data percentage的值显示加载数据的百分比

2、利用las点云创建不规则三角网TIN。主要涉及到对las点云的稀疏化问题。可以在LAS数据集中看到las点云的总点数，也可以在构成的TIN中看到留取的点数。

3、对las点云创建的TIN的修改与编辑。TIN会随着导入的文件而改变即可。

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