Лоцируйте обработку облака точек

Downsample, средний фильтр, преобразовывает, извлекает функции из и выравнивает 3-D облака точек

Данные об облаке точек из датчика лидара имеют приложения в навигации робота и восприятии, оценке глубины, видении стерео, визуальной регистрации, и в продвинутых системах помощи водителю (ADAS). Необработанные данные об облаке точек из датчиков лидара требуют основной обработки прежде, чем использовать его в этих усовершенствованных рабочих процессах. Lidar Toolbox™ обеспечивает функциональность для субдискретизации, медианной фильтрации, выравнивания, преобразования и извлечения функций от облаков точек. Эти предварительные алгоритмы обработки могут улучшить качество и точность данных, и получить ценную информацию об облаках точек. Это может быть полезно в ускорении усовершенствованных рабочих процессов и обеспечить лучшие результаты.

Можно использовать extractFPFHFeatures функционируйте, чтобы извлечь дескрипторы быстро укажите гистограмму функции (FPFH) из 3-D облака точек. Эти дескрипторы функции описывают локальную геометрию вокруг связанных точек в облаке точек.

Функции

развернуть все

pcdownsampleDownsample 3-D облако точек
pcmedianМедианная фильтрация 3-D данные об облаке точек
pcalignВыровняйте массив облака точек
pccatКонкатенация 3-D массива облака точек
pcnormalsОцените нормали для облака точек
pctransformПреобразуйте 3-D облако точек
findNearestNeighborsНайдите самых близких соседей точки в облаке точек
findNeighborsInRadiusНайдите соседей в радиусе точки в облаке точек
findPointsInROIНайдите точки в необходимой области в облаке точек
removeInvalidPointsУдалите недопустимые точки из облака точек
extractFPFHFeaturesИзвлеките дескрипторы быстро укажите гистограмму функции (FPFH) из облака точек
detectRectangularPlanePointsОбнаружьте прямоугольную плоскость заданных измерений в облаке точек

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте