Предварительная обработка

Downsample, медианный фильтр, преобразование, извлечение функций из и выравнивание 3-D облаков точек

Данные облака точек с датчика лидара имеют приложения в навигации и восприятии робота, оценке глубины, видении стерео, визуальной регистрации и в передовых системах помощи драйверу (ADAS). Необработанные данные облака точек от датчиков лидара требуют базовой обработки, прежде чем использовать их в этих расширенных рабочих процессах. Lidar Toolbox™ предоставляет функциональность для понижающей дискретизации, медианной фильтрации, выравнивания, преобразования и извлечения функций из облаков точек. Эти алгоритмы предварительной обработки могут улучшить качество и точность данных и получить ценную информацию о облаках точек. Это может быть полезно для ускорения расширенных рабочих процессов и обеспечения лучших результатов.

Для обработки нескольких расширенных рабочих процессов требуются организованные облака точек. Можно преобразовать неорганизованные облака точек в организованные облака точек с помощью рабочего процесса «Неорганизованное в организованное преобразование облаков точек» с помощью сферической проекции.

Функции

pcdownsampleDownsample 3-D облако точек
pcmedianМедианная фильтрация 3-D данных облака точек
pcdenoiseУдалите шум из 3-D облака точек
pcalignВыравнивание облаков точек массива
pccatКонкатенация 3-D массивом облаков точек
pcnormalsОцените нормали для облака точек
pctransformПреобразуйте 3-D облако точек
findNearestNeighborsНайти ближайших соседей точки в облаке точек
findNeighborsInRadiusПоиск соседей в радиусе точки в облаке точек
findPointsInROIПоиск точек в необходимую область в облаке точек
removeInvalidPointsУдаление недопустимых точек из облака точек
extractEigenFeaturesИзвлечение функций на основе собственных значений из сегментов облака точек
extractFPFHFeaturesИзвлеките дескрипторы быстрой функции гистограммы (FPFH) из облака точек
detectRectangularPlanePointsОбнаружение прямоугольной плоскости заданных измерений в облаке точек

Темы

Обзор обработки лидара

Высокоуровневый обзор приложений лидара.

Оцените преобразование между двумя облаками точек с помощью функций

Этот пример показывает, как оценить твердое преобразование между двумя облаками точек.

Рекомендуемые примеры