Unreal Engine: Including a Third-Party Library (on the example of the Point Cloud Library and Boost) [Tutorial] [Download] – Valentin Kraft's Portfolio
Unreal Engine: Including a Third-Party Library (on the example of the Point Cloud Library and Boost) [Tutorial] [Download] HomeUnreal Engine: Including a Third-Party Library (on the example of the Point Cloud Library and Boost) [Tutorial] [Download] I recently tried to include the Point Cloud Library into Unreal. I ran into so many problems and had such a hard time finding proper answers/solutions
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InfiniTAM v3
InfiniTAM an open source, multi-platform framework for real-time, large-scale depth fusion and tracking, released under an Oxford University Innovation Academic License. We support sparse volumes, using an implementation of our ISMAR 2015 paper, optionally with loop closure, using an implementation of our ECCV 2016 paper. A prelimiary surfel-based version of the pipeline is also included, as detai
PCLVisualizer上でクリックした画像平面上の点の三次元座標を計算する - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
PCLVisualizerは点群を表示するためのGUIクラスで、マウスドラッグによって任意の視点から点群を見ることができます。 さて、ここで今の視点が世界座標系上のどの位置からなのか、またGUI上をクリックしたとき、この「画像平面上の」点は世界座標系上のどこなのかを取得する方法を調べました。(クリックした点のエピポーラ線を求めたかったので) (追記：単に点群の中の点を選択したいだけなら、PCLVisualizerのregisterPointPickingCallback()メンバ関数を利用して、PointPickingEventを引数に持つ関数を自分で書いてあげれば、Shift Key + マウスクリックで選択した点のIDや座標を取得できます。 この記事でやろうとしているのは、クリックしたGUI画面の２次元座標を世界座標系の三次元座標へ変換することです。） PCLVisualizerの説明
対話環境でPoint Cloud Library (PCL) を使いたい | LESS IS MORE
新年はじめての記事ということで、少し遅いですが、あけましておめでとうございます。PCLを対話環境で使いたかったので、お正月の間にPCLのラッパーを作りました1。なぜ作ったのか、どうやって作ったのか、少し整理して書いてみようと思います。 Point Cloud Library (PCL) とは http://www.pointclouds.org/ 問題 PCL はboost、Eigenに依存している、かつtemplateを多く使用しているため、PCLを使用したプロジェクトのコンパイル時間は非常に長くなるという問題があります。twitterで [PCL コンパイル] として検索すると、例えば以下の様なツイートが見つかりますが、完全に同意です。 PCLリンクしてるコードのコンパイルに一分半くらいかかる。つらい — がらえもん(プログラム書く (@garaemon_coder) August 1
VM LAB
VFH、SIFTに続いて今回はHarris特徴量を点群から抽出する。Harris特徴量（特徴点とも）は簡単に言えば入力されたデータの角を検出する特徴量である。、このHarris特徴量もSIFT同様PCLでは機能が実装されているので簡単に使うことができる。 コード #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/common/io.h> #include <pcl/keypoints/harris_keypoint3D.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { pcl::PointCloud
RPLIDAR - 360 degree Laser Scanner Development Kit
0" :class="{'submenu-list':currentMenu.parent && currentMenu.parent.name,'last-menu':isLastLevel}"> ��'8V
Building PCL with Visual Studio
Building PCL 1.10.0 with Visual Studio Download PCLをGitからクローンする。(C:\PCL-1.10.0) https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/tree/pcl-1.10.0 3rdParty 3rdPartyのライブラリをビルド、インストールする。 Boost 1.72.0 https://gist.github.com/UnaNancyOwen/d879a41710e9c05025f8#file-boost1-72-0-md Eigen 3.3.7 https://gist.github.com/UnaNancyOwen/08e5a9b8f5979ed0077c#file-eigen3-3-7-md FLANN 1.9.1 https://gist.github.com/UnaNancyO
PointCloudデータ編集可能ソフトCloudCompare概要 | PointCloudConsortium
これまでの記事で紹介してきましたMeshLabと同様にPointCloudデータ（点群データ）を編集可能なフリーのソフトウェア「CloudCompare」についてその使い方、メッシュ化の方法を紹介します。 ■CloudCompareとは CloudCompareはWindows、Mac、Linuxで使用できるフリーのソフトウェアです。 PointCloudデータ（点群データ）を読込、編集することができます。機能としてはMeshLabと同じような印象ですが操作性（インターフェイス）はMeshLabよりもわかりやすく扱いやすいソフトなので点群編集を行う導入ソフトとして適しています。 CloudCompareのインストーラーは公式サイトよりダウンロードすることができます。 ■CloudCompareの基本操作について ＜1＞点群ファイルの読み込み、書き出し 通常この手のソフトは「Open」以外に
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PCL/OpenNI tutorial 4: 3D object recognition (descriptors) - robotica.unileon.es
Go to root: PhD-3D-Object-Tracking It is time to learn the basics of one of the most interesting applications of point cloud processing: 3D object recognition. Akin to 2D recognition, this technique relies on finding good keypoints (characteristic points) in the cloud, and matching them to a set of previously saved ones. But 3D has several advantages over 2D: namely, we will be able to estimate wi
Point Cloud Library 1.8.0 has been released |
English (United States) 日本語 Point Cloud Library 1.8.0 PCL 1.8.0がリリースされました。 Source Code Change List What is it? Point Cloud Library (PCL)は、3次元点群処理のためのオープンソースのライブラリです。 センサーやファイルから取得した3次元点群のデータに対する様々な処理が含まれています。 Features PCLに含まれている主な機能は以下のとおりです。 filters (フィルタリング) fuatures (特徴量) keypoints (特徴点) registration (位置合わせ) kdtree (kd木) octree (八分木) segmentation (領域分割) sample consensus (サンプリングコンセンサス) surface (
三次元点群処理ライブラリPCLと 統合ロボットシステム研究での 利用例の紹介
[DLゼミ] Learning agile and dynamic motor skills for legged robotsharmonylab
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GitHub - nmellado/Super4PCS: Efficient Global Point-cloud registration
3次元レジストレーション（PCLデモとコード付き）
Masaki HayashiさんはTwitterを使っています: "点群処理のエンジニアの人口増加度合いは結構不透明。なぜならB2B系の企業の話が主で、多くは製品化されるまで表に出て来ないので。自社工場ライ
コンピュータビジョンの最新ソフトウェア開発環境 SSII2015 チュートリアル hayashi
GitHub - UnaNancyOwen/Tutorials: Visual Studio Projects for PCL Tutorials