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搜索资源列表

  1. 基于双目立体视觉的三维图像重建.nh

  2. 双目立体视觉理论为基础，采用双摄像机获取两幅视点之间差异不大 的同一物体的图像，用Harris算子提取特征角点，利用灰度相关计算对应点匹配， 用RANSAC方法来求解基础矩阵，恢复极线几何，利用初匹配集和对极几何约束， 进行一维搜索，并在此基础上使用SFM算法进行关键点的重建，从而恢复出物体 三维表面信息，最终在OpenGL中实现物体的三维重建，获得了良好的重建效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-30
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：yichuan2

  1. 异源点集下三维断层建模方法.pdf

  2. 异源点集下三维断层建模方法.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：566kb
    • 提供者：penglixing

  1. 基于多维定标的无线传感器网络三维定位算法

  2. 在森林防火、目标追踪、灾难预警、环境监测等应用中,需要通过定位算法对无线传感器节点进行三维 定位。提出一种基于多维定标的无线传感器网络三维定位算法,结合RSS经验衰减模型和最短路径建立相异性 矩阵,采用轻量级矩阵分解算法降低相异性矩阵分解的计算复杂性,并利用网络中存在的周期性消息将初始定 位信息回送,在后台使用迭代优化算法对初始定位结果求精。仿真实验表明,在测距误差一定的情况下,该算法 能够提高节点三维坐标的初始计算精度,经过集中式的优化求精后与MDS2MAP算法相比,能够明显地提高节 点三维

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-23
    • 文件大小：277kb
    • 提供者：tjycherish

  1. 三维点集的自动表面重构算法

  2. 三维点集的自动表面重构算法 三维 三维点集的自动表面重构算法点集的自动表面重构算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-24
    • 文件大小：343kb
    • 提供者：cehui0809

  1. 迭代最近点算法综述

  2. 三维点集配准问题是计算机技术中的一个极其重要的问题，作为解决三维点集配准问题的一个应用较为广泛的算法，ICP算法得到了研究者的关注，本文以一种全新的思路从配准元素的选择、配准策略的确定和误差函数的求解等3个方面对三维点集配准的ICP算法的各种改进和优化进行了分类和总结。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-02-28
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：djofhust

  1. 迭代最近点算法综述

  2. 本文以一种全新的思路从配准元素的选择、配准策略的确定和误差函数的求解等3个方面对三维点集配准的ICP算法的各种改进和优化进行了分类和总结。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-05-22
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：childdj

  1. 三维点集Voronoi图的算法实现

  2. 关于3d乱序点的生成，三维点集Voronoi图的算法实现

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2014-07-07
    • 文件大小：210kb
    • 提供者：qq_17342347

  1. 三维点集配准trICP

  2. 三维点集配准 迭代最近点法 截尾误差 可用于图像配准、立体匹配

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-09-04
    • 文件大小：320kb
    • 提供者：qq_17765443

  1. 有向点集的三维重建

  2. 介绍了使用泊松方程如何重建三维点数数据，恢复原始物体

  3. 所属分类：C++

  1. SuperMap iDesktop 8C扩展开发，实现三维点转三维线数据集

  2. SuperMapiDesktop 8C桌面插件，将三维的点数据集根据某个连接字段生成三维线数据集。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2017-12-07
    • 文件大小：305kb
    • 提供者：supermapsupport

  1. SuperMap Objects .NET基于道路和地形构建三维点数据集

  2. 实现在线数据集中，在每条线对象上每间隔100米采集一个点，并结合地形数据，根据采集点获取其所在的栅格单元的栅格值，最后构建三维点数据集。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2017-12-13
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：supermapsupport

  1. SuperMap Objects .NET 6R 将CAD复合数据集中的三维对象转换成相应的三维点线面数据集

  2. 在场景中可以直接向CAD数据集中添加三维点，三维线，三维面对象。但在应用时往往三维点，线，面数据集分开使用，就需要将CAD数据集中的数据按类型存在不同的数据集中。本范例就实现了将CAD复合数据集中的三维点，线，面数据分别保存在相应的三维数据集中。

  3. 所属分类：C#

  1. ModelNet 三维点云数据集.torrent

  2. 种子资源，需要自己自行下载。 ModelNet 数据集共有 662 种目标分类，127915 个 CAD 模型，以及 10 类标记过方向的数据，旨在为 计算机视觉 、计算机图形学、机器人和认知科学的研究人员提供全面的物体 3D 模型。 该数据集包含了三个子集： ModelNet10 为 10 个标记朝向的子集数据； ModelNet40 为 40 个类别的三维模型； Aligned40 为 40 类标记的三维模型。 ModelNet 数据集由普林斯顿视觉与机器人实验室于 2015

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-11
    • 文件大小：63kb
    • 提供者：weixin_38747087

  1. 基于点云数据的树木三维重建方法改进.pdf

  2. 激光点云数据以其详尽、高精度的三维信息，在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特 殊优势。为进一步提高三维模型精度，综合集成多种算法，在改进现有PC2Tree 软件基础上，基于点云数据进行树 木三维重建。首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶; 其次采取水平集 和最小二乘法提取枝干部分的骨架点，通过下采样方法提取冠层部分的特征点; 最后根据骨架点和特征点拓扑结 构重构树木三维模型。以樟树为例，分析枝叶分割精度，自动分割与手动分割结果相近; 以

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：Dan510275

  1. 多笔三维点云数据集百度云网址

  2. 内含ASL Datasets Repository、大规模点云分类基准、悉尼城市目标数据集、斯坦福数据集四个点云数据集

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-08-01
    • 文件大小：75byte
    • 提供者：tylz970408

  1. 基于曲率图的三维点云数据配准

  2. 以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数，并运用曲率图实现了三维点云数据的配准．对于含有噪声的点云数据，先根据每个点的邻域特性估算其曲率值，然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图．通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析，可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集．对于两两配准，这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中，该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配，由匹配的特征点对进行坐标变换求解，完成了两三维点云的粗略配准，然后运用迭代最近点算法进行

  3. 所属分类：其它

  1. 基于模糊熵迭代的三维点云精简算法

  2. 提出了一种基于模糊熵迭代的点云精简算法，在提高算法运行效率的同时，获得的精简点云模型具有更好的细节特征。对所有点云数据进行快速X-Y边界提取以保留点云边界特征；计算所有数据点的曲率，将除边界外的数据点按照曲率分组并计算每组数据点个数和曲率平均值；利用数据点的曲率构造点云模型的模糊集，计算最小模糊熵，从而得到最佳曲率划分阈值；对曲率小于阈值的数据点按迭代次数不同进行相应比例稀释，对曲率大于阈值的数据点在满足剩余点个数要求的条件下进行迭代计算模糊熵操作，不满足个数要求时数据点全数保留。实验证明该算法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于层级边缘卷积的三维点云分类

  2. 由于激光点云数据的无序性、离散性、稀疏性，基于深度学习的三维点云数据的特征提取具有一定难度。针对目前局部信息提取不充分，区域信息的合并有限的问题，提出了一种基于层级边缘卷积的点云分类网络，用于三维视觉中点云模型识别任务。本文采用层级结构的思想，通过层级几何信息模块对特征进行有效提取和归纳。对于每个层级几何信息提取模块，首先对点云模型进行下采样并构建局部区域，对每个局部区域中点与点之间的距离和特征进行建模，获得局部区域的几何信息，最后聚合多个采样点的局部结构特征。实验结果表明，本算法在ModelN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：705kb
    • 提供者：weixin_38625351

  1. 基于三维点云匹配的手掌静脉识别

  2. 针对现有手掌静脉认证系统误拒率较高以及不支持大数据集匹配的问题，设计了基于透射式光源的双目视觉静脉三维点云重建装置，提出了基于三维点云匹配的手掌静脉认证算法。系统使用850 nm 透射式发光二极管(LED)光源作为照明装置，由双目摄像机拍摄静脉视差图像进行三维重建。选择手掌静脉作为特征点描述其空间三维结构，提出了一种改进的内核相关性分析方法匹配三维点云。针对200 组点云数据的实验结果验证了该方法的可行性和有效性，识别率达到了98%，误拒率2%，误识率0%，总特征维数约8000 至12000 维

  3. 所属分类：其它

  1. 基于图卷积网络的三维点云分类分割模型

  2. 针对PointNet模型只针对孤立点提取特征信息,而对邻域结构的信息提取能力不足的问题,提出基于图卷积网络的三维点云分类分割模型GraphPNet。首先将三维点云转换成无向图结构,利用该图结构得到点云的邻域信息,通过将邻域信息与单个点信息融合的方式提高分类与分割的准确率。在分类实验中,本文在ModelNet40数据集上进行训练与测试,并且与3D ShapeNets、VoxNet、PointNet模型的分类精度进行比较,其分类精度优于这些模型。在分割实验中,使用ShapeNet数据集进行训练与测试

  3. 所属分类：其它

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