Python PCL バインディングのインストール
要素技術 3981 view [PCL][Python][CPP]Python PCL (Point Cloud Library)のインストールとサンプル実行 概要 PCL（点群処理ライブラリ）のが出たということで触って見た。 まだ python pcl でできる部分は少ないみたい。 Env Linux ubuntu 3.8.0-29-generic #42~precise1-Ubuntu SMP Wed Aug 14 15:31:16 UTC 2013 i686 i686 i386 GNU/Linux インストール PCL # install add-apt-repository $ sudo apt-get install software-properties-common python-software-properties # add repository for pcl $ s
Python Bindings to the Point Cloud Library
Introduction¶ This is a small python binding to the pointcloud library. Currently, the following parts of the API are wrapped (all methods operate on PointXYZ) point types I/O and integration; saving and loading PCD files segmentation SAC smoothing filtering The code tries to follow the Point Cloud API, and also provides helper function for interacting with numpy. For example (from tests/test.py)
VisualSFM : A Visual Structure from Motion System
VisualSFM is a GUI application for 3D reconstruction using structure from motion (SFM). The reconstruction system integrates several of my previous projects: SIFT on GPU(SiftGPU), Multicore Bundle Adjustment, and Towards Linear-time Incremental Structure from Motion. VisualSFM runs fast by exploiting multicore parallelism for feature detection, feature matching, and bundle adjustment. For dense re
PMVS2
Yasutaka Furukawa - University of Illinois at Urbana-Champaign, University of Washington Jean Ponce - University of Illinois at Urbana-Champaign, Ecole Normale Supérieure New! Please refer to our new software Clustering Views for Multi-view Stereo (CMVS). CMVS contains PMVS2 and have additional useful features (e.g., no need to worry about memory limitation any more.) PMVS is a multi-view stereo s
CMVS
Many multi-view stereo (MVS) algorithms do not scale well to a large number of input images (lack of computational and memory resources). This software (CMVS) takes the output of a structure-from-motion (SfM) software as input, then decomposes the input images into a set of image clusters of managable size. An MVS software can be used to process each cluster independently and in parallel, where th
Point Cloud Rendering | OpenCV.jp
ステレオマッチングによる視差画像の計算を行い，視差画像を３次元空間への再投影したあと，別の視点の２次元画像へ画素情報を投影するサンプルプログラムです．動作の様子は下記動画のようになっています．また，Kinect+OpenNIで撮影されたデータも扱えるようにコードは書かれています．Kinectで使う場合の詳細とサンプルはこちら[link]． プログラムで使用するデータセットはここからダウンロード可能です．データセットダウンロード また，入力となっているステレオ画像対のその他の視点は，ここからダウンロードできます．（必要なデータは上記リンクにすでに含まれています）[link]． なお，このプログラムはOpenCV2.3以上で動作します（2011/12/30確認）．また，OpenMPによる並列化に対応しています． C++ #include <opencv2/opencv.hpp> using n
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Python Script: Point Cloud Skinner