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03 Halcon 平面拟合点云图.zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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！
     
  • 点云的最小二乘平面拟合
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    点云的最小二乘平面拟合是指利用最小二乘法原理对三维空间中的点云数据进行处理，以求得最佳拟合平面的技术方法。此过程广泛应用于逆向工程、机器视觉等领域中。 点云数据是三维空间中的离散点集合，通常由激光雷达、3D扫描仪等设备获取，并广泛应用于机器人导航、虚拟现实及建筑建模等领域。在处理这类数据的过程中，我们有时需要找出其中的几何特征（如平面），以便更好地理解和解析场景信息。 本主题将深入探讨如何使用最小二乘法在MATLAB环境中对点云数据进行平面拟合。最小二乘法是一种优化方法，旨在找到最优模型以使实际观测值与预测值之间的残差平方和达到最小化的目标。具体到平面拟合问题中，则需要寻找一个平面参数方程（Ax + By + Cz + D = 0），其中(A, B, C)代表该平面的法向量，(D)是距离常数，并使点云中的所有点至该平面上的距离平方和最小化。 在MATLAB环境下实现这一过程可以遵循以下步骤： 1. **数据准备**：将点云数据存储为一个三维数组，每一行表示一个点（x, y, z）的坐标。例如，`point` 可能是这样的矩阵形式。 2. **构建损失函数**：最小二乘法的关键在于建立损失函数，即所有点到目标平面距离平方和的形式。对于每个点 (P_i(x_i, y_i, z_i)) 来说，它与上述方程定义的平面之间的距离为： [ d_i = \frac{|Ax_i + By_i + Cz_i + D|}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}} ] 损失函数 (J) 由所有点的距离平方和构成，表达式如下所示： [ J(A, B, C, D) = \sum_{i=1}^{n} d_i^2 ] 3. **求解线性系统**：为了使损失最小化，需要对参数（A,B,C,D）进行优化。这可通过解决正规方程来实现，具体矩阵形式如下： [ \begin{bmatrix} sum{x_i^2} & sum{x_iy_i} & sum{x_iz_i} & sum{x_i}\\ sum{x_iy_i} & sum{y_i^2} & sum{y_iz_i} &sum{y_i}\\ sum{x_iz_i}&sum{y_iz_i}&sum{z_i^2}&sum{z_i}\\ sum{x_i}&sum{y_i}&sum{z_i}&n\\ \end{bmatrix} . \begin{bmatrix} A \\ B \\ C \\ D \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} -\sum{x_i}\\-\sum{y_i}\\-\sum{z_i}\\0\\ \end{bmatrix}] 4. **解算法**：在MATLAB中，可以使用`linsolve()`函数求解上述线性系统以获取最优的平面参数（A, B, C, D）。 5. **结果验证**：拟合后的平面可表示为 (mathbf{n} cdot mathbf{r} + d = 0)，其中(mathbf{n})是法向量，(d)是从原点到该平面上任一点的垂直距离。通过计算各点与拟合平面的距离来评估拟合的质量。 6. **代码实现**：`planefit.m` 文件可能会包含数据读取、损失函数构建、线性系统求解和结果输出等步骤的具体算法实现细节。 综上所述，利用最小二乘法在MATLAB环境中完成点云的平面拟合并提取场景中的几何特征是可行且有效的。
     
  • 基于Matlab的散乱点云平面拟合方法
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    本研究利用Matlab软件开发了一种针对散乱点云数据进行高效平面拟合的方法，旨在提高拟合精度与算法效率。 使用MATLAB进行离散数据的平面拟合，并得到平面拟合方程的系数。
     
  • C++中使用PCL RANSAC进行点云平面拟合
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    本文介绍了如何在C++编程环境中利用Point Cloud Library (PCL)中的RANSAC算法对三维点云数据进行平面检测与拟合，旨在帮助开发者掌握点云处理技术。 利用点云库PCL，在VS2015环境下使用C++代码进行开发。已上传测试文件（.obj），供大家交流讨论。对于不平整表面，采用RANSAC平面拟合方法将其近似为一个平面，并将表面上的点投影到该平面上，然后进行显示。具体实现细节可参考本人博客的相关内容。欢迎提出宝贵意见和建议。
     
  • C# 平面度算法（脱离Halcon环境运行）_平面度计算与Halcon平面拟合_pingmiandu.rar
    优质
    本资源提供了一种基于C#编程语言实现的平面度计算方法，能够在非Halcon环境下独立运行。通过该工具可以高效地进行平面度算法研究和应用开发，无需依赖于特定视觉软件环境。包含源代码及相关示例文件，适用于从事几何测量、机器视觉等领域的技术人员参考学习。 通过对平面度进行计算并构造拟合平面的算法，可以求出点到平面的距离和平面与平面之间的距离。
     
  • 02 Halcon 转换深度图为点云图.zip
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    本资料包介绍如何使用Halcon软件将深度图像转换为点云数据，适用于机器人视觉、3D建模和自动化等领域。 您好~ 可以私信我详细了解后再下载。 内部包含一个封装的算子，解压密码为：p2pirob1。 - 基于Halcon算法平台； - 提供深度图源文件以及解压密码； - 代码预览： ```c++ /********************************************** @文档名称: 深度图显示点云 @作者: hugo @版本: 1.1 @日期: 2021-6-20 @描述: 该方法支持显示3D彩色点云以及灰度点云。 **********************************************/ read_image (imageReal, ./replay_38893_2021-6-7.tif) xResolution := 0.06 yResolution := 0.06 zResolution := 0.001 ScaleFactor := [xResolution, yResolution, zResolution] IntensityImageToPiontsCloudImage_0 (imageReal, ScaleFactor, 1, SampledObjectModel3D, scale) stop () ``` 谢谢您的信任~
     
  • 利用局部平面拟合计算点云的法向量
    优质
    本文探讨了一种基于局部平面拟合的方法来精确计算点云数据中各点的法向量。通过分析邻近点集，该方法能够有效应对噪声干扰，提高模型表面特征提取精度和效率，在计算机视觉与图形学领域具有广泛应用前景。 基于局部平面拟合求点云法向量是一种比较容易理解的方法，算法推导也写得很清楚。
     
  • PlaneFit：用于将平面拟合到3D点云的MATLAB函数。
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    PlaneFit是一款专门设计用于处理3D数据的MATLAB工具，能够高效地从复杂的点云数据中提取出平面信息。此程序简化了工程与科研领域对空间数据进行分析和建模的过程。 给定平面方程 z = a*x + b*y + c，planefit 执行为 C = planefit(x,y,z)，求解系数 C = [abc]。Planefit 没什么特别的，它只是设置并让 MATLAB 解决最小二乘问题来求解系数 - 一个方便的效用函数。
     
  • 03 云平台和存储的整合——Ceph.docx
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    本文档探讨了云平台与存储技术的融合，重点介绍开源软件Ceph在实现统一、高效的数据管理方面的应用及其优势。 OpenStack集成Ceph存储可以提供高效且可扩展的数据管理解决方案。通过将Ceph的分布式存储技术与OpenStack的云基础设施相结合，能够为用户提供灵活、可靠的存储服务。这种结合不仅增强了数据的安全性和持久性，还提高了资源利用率和性能表现。