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2018年7月，深蓝学院发起并承办的“第一届全国SLAM技术论坛”，邀请中科院自动化所申抒含老师作《基于图像的大规模场景三维建模》的报告。现将内容整理公布，希望更多SLAMe...
NDT（Normal Distributions Transform）算法原理与公式推导 - XXX已失联 - 博客园. 正态分布变换（NDT）算法是一个配准算法，它应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以 ...
点云融合：一般发生在点云注册配准后，存在重叠区域，进行融合 网格化：点云由于只包含坐标，强度，颜色信息。而网格则需要建立点、边、面的拓扑，也就是surface reconstruction ，存在诸多算法。出发原理各不相同，PCL 封装了一部分，效果因数据而异。
前言：对于科研新人来说，有时候有一些好的想法不能第一时间通过正式的论文发表出来，便可以借助arXiv这个平台发表。这篇文章将简单介绍arXiv，并详细介绍如何在arXiv提交一篇论文。 注1：文末附【立 …
本科毕业设计做的点云配准，对这个方面有一些初步理解，希望有所帮助~ 1、首先，点云配准过程，就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵（rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换），将源点云(source cloud)变换到目标点云(target cloud)相同的坐标系下。
Frontiers in Neuroscience：弥散张量成像 (DTI)研究指南. 弥散张量成像（DTI）的研究越来越受到临床医生和研究人员的欢迎，因为它们提供了对脑网络连接的独特见解。. 然而，为了优化DTI的使用，必须考虑到几个技术和方法方面的问题，因为这些问题会影响到DTI研究 ...
语义标签可以给我们一个更容易理解的3D地图。点云的语义分割另一个很有用的是3D点云的陪住。在配准中，计算两组点之间的刚性变换以对齐两个点集，比如论文【2】 在点云数据上执行语义分割时，会比在2D图像的语义分割中遇到更多困难。
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达本文是来自四季豆豆的CSDN的博客，主要是介绍各种数据集。1、The Stanford 3D Scanning Repositor...
2018年7月，深蓝学院发起并承办的“第一届全国SLAM技术论坛”，邀请中科院自动化所申抒含老师作《基于图像的大规模场景三维建模》的报告。现将内容整理公布，希望更多SLAMe...
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点云融合：一般发生在点云注册配准后，存在重叠区域，进行融合 网格化：点云由于只包含坐标，强度，颜色信息。而网格则需要建立点、边、面的拓扑，也就是surface reconstruction ，存在诸多算法。出发原理各不相同，PCL 封装了一部分，效果因数据而异。
前言：对于科研新人来说，有时候有一些好的想法不能第一时间通过正式的论文发表出来，便可以借助arXiv这个平台发表。这篇文章将简单介绍arXiv，并详细介绍如何在arXiv提交一篇论文。 注1：文末附【立 …
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