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09 Halcon 点云空间切割定向.zip

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简介：
本项目提供了一种基于Halcon库进行点云数据处理的技术方案，重点在于实现高效的点云空间分割与方向识别算法。 您好~ 可以私信我详细了解后再进行下载。 1. 基于Halcon算法平台； 2. 提供深度图源文件以及解压密码； 3. 代码预览： ``` /********************************************************************************* @文档名称: 3D点云定向切割。 @作者: HUGO @版本: 1.1 @日期: 2021-6-26 @描述: 该方法支持3DROI创建以及点云定向切割。 ********************************************************************************/ read_image (imageReal, ./replay_38893_2021-6-7.tif) xResolution := 0.06 yResolution := 0.06 zResolution := 0.001 ScaleFactor := [xResolution,yResolution,zResolution] * ROI区域创建 create_drawing_object_rectangle2 (270, 270, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, color, yellow) set_drawing_object_params (DrawID, line_width, 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) stop () dev_set_color (yellow) get_drawing_object_params (DrawID, [row,column,phi,length1,length2], GenParamValue) gen_rectangle2 (Rectangle,GenParamValue[0], GenParamValue[1], GenParamValue[2], GenParamValue[3], GenParamValue[4]) detach_drawing_object_from_window (WindowHandle, DrawID) * 生成3DROI gen_3d_line (Rectangle, TriangulatedObjectModel3D, CameraParam, Pose, scale, WindowHandle, ObjectModel3D, GenParamValue) ```

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  • 09 Halcon 点云空间切割定向.zip
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    本项目提供了一种基于Halcon库进行点云数据处理的技术方案，重点在于实现高效的点云空间分割与方向识别算法。 您好~ 可以私信我详细了解后再进行下载。 1. 基于Halcon算法平台； 2. 提供深度图源文件以及解压密码； 3. 代码预览： ``` /********************************************************************************* @文档名称: 3D点云定向切割。 @作者: HUGO @版本: 1.1 @日期: 2021-6-26 @描述: 该方法支持3DROI创建以及点云定向切割。 ********************************************************************************/ read_image (imageReal, ./replay_38893_2021-6-7.tif) xResolution := 0.06 yResolution := 0.06 zResolution := 0.001 ScaleFactor := [xResolution,yResolution,zResolution] * ROI区域创建 create_drawing_object_rectangle2 (270, 270, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, color, yellow) set_drawing_object_params (DrawID, line_width, 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) stop () dev_set_color (yellow) get_drawing_object_params (DrawID, [row,column,phi,length1,length2], GenParamValue) gen_rectangle2 (Rectangle,GenParamValue[0], GenParamValue[1], GenParamValue[2], GenParamValue[3], GenParamValue[4]) detach_drawing_object_from_window (WindowHandle, DrawID) * 生成3DROI gen_3d_line (Rectangle, TriangulatedObjectModel3D, CameraParam, Pose, scale, WindowHandle, ObjectModel3D, GenParamValue) ```
     
  • 点云分割；点云平面切片
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    本研究探讨了点云数据处理中的关键问题，着重介绍点云分割技术和点云平面切片技术。通过这些方法可以有效提取和分析三维空间信息，在建筑、地理信息系统等领域具有广泛应用前景。 该方法主要用于三维点云的分割操作，每次只能单独分离出一个平面。
     
  • 08 Halcon 点云体积测算.zip
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    本项目为Halcon 点云体积测算工具包，包含一系列用于处理点云数据并计算其体积的算法和脚本。通过使用HALCON软件平台，能够高效准确地进行三维物体分析与测量。 您好~ 可以先私信我了解详情后再进行下载。 1. 基于Halcon算法平台； 2. 提供深度图源文件以及解压密码； 3. 代码预览： ``` /********************************************************************************* @文档名称: 3D点云体积计算。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-7-2 @描述: 该方法支持3DROI创建以及点云体积计算。 *************************************************************************************/ ```
     
  • 向前空间平滑.zip
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    《向前空间平滑》是一套针对图像处理与计算机视觉领域的技术方案，通过先进的算法实现对图像的空间细节进行优化和平滑处理，以达到增强视觉效果和提高数据准确性的目的。 在空间谱分析中，前向空间平滑的MATLAB代码是雷达信号处理中的常用工具。
     
  • Halcon点云平面度测量（06）.zip
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    本资源为Halcon点云平面度测量教程第六部分的压缩文件，详细介绍了使用Halcon软件进行点云数据处理和评估平面度的方法。适合机器视觉与自动化领域的学习者和技术人员参考。 您好， 关于上传的资源有遗漏，请注意缺少了两个文件：data_filter_keep_order_output_index.hdvp 和 IntensityImageToPiontsCloudImage.hdvp。如果您购买了该资源并需要这些缺失的文件，可以留言告知我，我会通过私信方式发送给您。 以下是部分代码预览： ``` /* ******************************* @文档名称: 基于点云的平面度测量。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-20 @描述: 该方法支持点云的平面度测量。 ********************************/ dev_update_window (on) dev_get_window (WindowHandle) read_image (imageReal, ./replay_38893_2021-6-7.tif) xResolution := 0.06 yResolution := 0.06 zResolution := 0.001 ScaleFactor := [xResolution, yResolution, zResolution] *采样区域1 create_drawing_object_rectangle2 (300, 120, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, color, forest green) set_drawing_object_params (DrawID, line_width, 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) *平面度 height := theta / zScale * 0.001 visParamName := [lut, alpha_0, intensity, color_1] visParamValue := [hsi, 0.7, coord_z, yellow] Labels := [, 平面度： + height + mm, ] objs := [ObjectModel3Ds[2], final_ObjectModel3Ds] visualize_object_model_3d (WindowHandle, objs, [], [], visParamName, visParamValue, Edited by AmazingRobot+, [Labels]) *停止 clear_object_model_3d (plane_balls) for Index := 0 to |final_ObjectModel3Ds|-1 by 1 clear_object_model_3d (final_ObjectModel3Ds[Index]) endfor return () ``` 感谢您的信任和支持！
     
  • 03 Halcon 平面拟合点云图.zip
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    本资料介绍使用Halcon软件进行平面拟合点云图的方法和技术，包括数据处理、算法应用及实例分析。 您好， 私信我了解详情后再进行下载。 1. 基于Halcon算法平台； 2. 提供深度图源文件以及解压密码； 3. 代码预览： ```@文档名称: 基于点云的平面拟合。 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-16 @描述: 该方法支持点云平面拟合以及深度图平面拟合。``` ```read_image (imageReal, ./replay_38893_2021-6-7.tif) xResolution := 0.06 yResolution := 0.06 zResolution := 0.001 ScaleFactor := [xResolution,yResolution,zResolution] rateLowRemove := 0.1 rateHighRemove := 0.1 dev_get_window (WindowHandle) create_drawing_object_rectangle2 (300, 120, rad(90), 30, 20, DrawID) set_drawing_object_params (DrawID, color, red) set_drawing_object_params (DrawID, line_width, 1) attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID) TransPose := [0,0,d,0,0,0,0] rigid_trans_object_model_3d (SampledObjectModel3D1, TransPose, _SampledObjectModel3D1) rigid_trans_object_model_3d (ObjectModelPlane1, TransPose, _ObjectModelPlane1) create_pose (0, 0, Mean/2, 180, 0, 0, Rp+T, gba, point, Pose1) visualize_object_model_3d (WindowHandle, [_ObjectModelPlane1,_SampledObjectModel3D1,SampledObjectModel3D2], [], [Pose1], [], [intensity,lut,lut], [&litude,sqrt,sqrt], , Edited by AmazingRobot+ , PoseOut) visParamName := [intensity_1,color_0,color_2,alpha_0] visParamValue := [coord_z,red,yellow,0.5] visualize_object_model_3d (WindowHandle, [_SampledObjectModel3D1,SampledObjectModel3D2,_ObjectModelPlane1], [], [], visParamName, visParamValue, Edited by AmazingRobot+, [], , PoseOut) stop () ``` 感谢您的信任。
     
  • 三维空间中的点云重建
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    《三维空间中的点云重建》探讨了如何通过算法和技术将散乱的数据点转换成立体模型，广泛应用于机器人导航、虚拟现实等领域。 点云的三维重建是计算机视觉领域中的一个重要技术，它涉及到数据采集、预处理、特征提取、几何建模等多个环节。MATLAB作为一个强大的数学计算和数据分析环境，提供了丰富的工具箱支持点云处理和三维重建工作。 点云是由一系列空间坐标点构成的数据集，通常由3D扫描设备如激光雷达或结构光传感器获取。这些点在空间中分布，共同构成了物体表面的数字化表示。点云数据在工程应用、考古、地理信息系统、机器人导航等领域有广泛应用。 使用MATLAB进行点云处理时，首先需要导入数据。MAT格式是一种MATLAB特有的数据存储格式，能够保存变量、矩阵以及复杂的数据结构。在这个上下文中，“点云的三维重建”文件可能包含了多个点云数据集，每个数据集可能是一个表示各个点X、Y、Z坐标的三维坐标数组。 预处理是关键步骤之一，包括去噪、平滑和去除异常值等操作。MATLAB的Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox提供了相关函数，如`medfilt3`用于三维中值滤波，`isoutlier`用于检测并移除异常点。这些操作能够提高后续重建的质量。 三维重建的目标是从点云数据构建出物体的几何模型。这通常包括两个主要步骤：配准和表面重建。配准是将不同视角或时间获取的点云对齐的过程，可以使用ICP（迭代最近点）算法实现；MATLAB中的`pcalign`函数可用于此目的。表面重建则通过delaunay3、`isosurface`或者基于体素的方法生成网格模型。 特征提取也是重要环节之一，包括边缘检测和关键点识别等操作，这有助于识别物体的显著特征并进行匹配。例如，MATLAB中的`edge`函数可以用于检测图像边缘，而`surf2patch`等函数则能将表面数据转换为适合渲染和操作的几何对象。 重建结果可以通过MATLAB图形用户界面（GUI）或三维可视化函数如`plot3`、`slice`展示出来。这使用户能够观察并交互评估重建效果。 总的来说，MATLAB提供了一个集成环境来处理点云数据，并支持从导入到三维重建全过程的工作需求。通过学习和实践，我们可以利用这些工具完成复杂的三维重建任务，在科研与工程应用中发挥重要作用。
     
  • Halcon中沿线段方向按固定间距抽取点的排序方法
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    本文介绍了一种在Halcon软件环境中实现的算法，用于沿着检测到的线段以固定的间隔精确地提取一系列有序的关键点。该技术适用于自动化视觉系统中的特征定位和追踪任务。 Halcon 对线段上的点进行取样时，按照线段的方向顺序，并以一定的距离依次选取这些点并排列。
     
  • MATLAB开发——基于GleastSquareApproximation的点云空间墙剪切应力梯度计算
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    本项目利用MATLAB进行开发，专注于运用最小二乘法逼近技术对点云数据的空间墙体剪切应力梯度进行精确计算。通过优化算法处理复杂的数据集，以提高工程分析和设计中的应用效率与准确性。 在MATLAB环境中开发针对点云数据的算法是常见的任务，尤其是在进行三维几何处理和物理模拟时。本项目聚焦于利用G最小二乘法（Generalized Least Squares Approximation）来计算空间墙上的剪切应力梯度。点云数据通常来源于激光雷达、3D扫描仪等设备，它提供了空间中离散点的位置信息，这些信息可以用于重建表面特征和分析物理现象。G最小二乘法是一种优化方法，用于拟合数据点并减少误差平方和。在点云分析中，它可以帮助我们找到最佳的数学模型来近似复杂的表面行为。 对于剪切应力梯度的计算，我们需要考虑流体动力学或固体力学中的边界条件，尤其是当研究壁面附近流体或结构的相互作用时。壁面剪切梯度是描述流动特性的重要参数，在流体动力学中可以反映流体对壁面的摩擦力。 在MATLAB代码`WSS_Surface_Gradient.m`中，我们可以预期以下步骤： 1. **数据预处理**：首先导入点云数据，可能包括XYZ坐标和其他相关属性。这通常涉及读取ASCII或二进制文件。 2. **壁面识别**：确定哪些点位于壁面上，这可以通过比较点云与理想壁面形状的偏差或者设置距离阈值来实现。 3. **坐标转换**：为了便于分析，可能需要将点云数据从全局坐标系转换到局部壁面坐标系。 4. **G最小二乘拟合**：使用G最小二乘法建立一个数学模型，该模型描述了剪切应力与壁面位置之间的关系。这可以采用多项式或其他函数形式。 5. **梯度计算**：根据拟合模型，计算剪切应力在壁面上的梯度。这涉及到对模型的微分操作。 6. **结果可视化**：将计算得到的剪切应力梯度结果与原始点云数据一起显示，以便于理解和验证。 7. **性能优化**：由于点云数据量可能非常大，因此需要优化算法的运行效率。这可以包括使用向量化操作、并行计算或者选择合适的数据结构。 总的来说，这个项目旨在提供一个工具用于处理点云数据，并通过G最小二乘法计算空间墙上的剪切应力梯度，这对于理解流体流动、固体变形以及两者间的相互作用具有重要意义。同时，这也涉及到硬件接口和物联网技术，因为点云数据往往来源于这些领域的设备。
     
  • PCL_supervoxelclustering.zip_PCL 点云分割_supervoxel_点云_超体素分割
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    本资源包包含使用PCL（Point Cloud Library）进行点云分割的代码和文档，重点介绍了Supervoxel算法在构建超体素方面的应用。适合研究与开发人员学习和实践点云处理技术。 使用C++和PCL（点云库）进行混合编程来实现点云数据的超体素分割，并将结果可视化。