Предварительная обработка

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.

Несколько усовершенствованных рабочих процессов требуют организованных облаков точек для обработки. Можно преобразовать неорганизованные облака точек в организованные облака точек с Неорганизованным к Организованному Преобразованию Облаков точек Используя Сферический рабочий процесс Проекции.

Приложения

Lidar ViewerВизуализируйте и анализируйте данные о лидаре

Функции

pcdownsampleDownsample 3-D облако точек
pcmedianМедианная фильтрация 3-D данные об облаке точек
pcdenoiseУдалите шум из 3-D облака точек
pcalignВыровняйте массив облака точек
pccatКонкатенация 3-D массива облака точек
pcnormalsОцените нормали для облака точек
pctransformПреобразуйте 3-D облако точек
pcorganizeПреобразуйте 3-D облако точек в организованное облако точек
lidarParametersЛоцируйте параметры датчика
pc2demСоздайте цифровую модель вертикального изменения (DEM) данных об облаке 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
extractEigenFeaturesИзвлеките основанные на собственном значении функции из сегментов облака точек
extractFPFHFeaturesИзвлеките дескрипторы быстро укажите гистограмму функции (FPFH) из облака точек
detectRectangularPlanePointsОбнаружьте прямоугольную плоскость заданных измерений в облаке точек

Темы

Лоцируйте обзор обработки

Общий обзор приложений лидара.

Начало работы с Lidar Viewer

В интерактивном режиме визуализируйте и анализируйте данные о лидаре.

Оцените преобразование между двумя облаками точек, использующими функции

В этом примере показано, как оценить твердое преобразование между двумя облаками точек.

Что Организовано и Неорганизованные Облака точек?

Задайте неорганизованные и организованные облака точек и как преобразовать первого в последнего.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте