嗯，经常经常听到[拟合]这个名词，它表示一个动作。最常听到的是最小二乘拟合---把一系列点拟合出一条线---把三维空间散乱点拟合出一个平面、球面、柱面...

在开启这部分的工作前，查阅了很多论文、资料等，其中比较有借鉴意义的是《旋转平台点云数据的配准方法》，【作者周朗明，郑顺义，黄荣永，武汉大学】，这篇文章给了自己极大的启发。

通过前篇文章《多视角三维模型纹理映射 01》，基本对OpenMVS框架和使用方法有了一个简单的理解，这里继续基于上一篇文章进行自己的探究，也对上篇文章中留下的问题进行解释。

本片文章算是作为上一篇文章【G2O与多视角点云全局配准优化】 的延续。从上篇文章杠已知，现在目前手头已经有了配准好的全局点云、每块点云的变换矩阵以及对应每块点云的RGB图像。接下来，自然而然的便是：对全局点云重建三维网格，并对重建后的三维网格进行纹理贴图。已知：三维模型(三角面片，格式任意)，多视角RGB图...

自己手头有一堆经过初始配准后的三维散乱点云，经过粗配后，全部点云基本统一在了同一个坐标系下，如图1和图2所示。为了获取更好的全局结果，需要对粗配后的点云进行全局配准优化。

(这里所谈路径规划并不涉及机械臂领域)所谓路径规划，即在地图上找到从A点到B点的可通行路线.这里包含两个要素：1、地图；2、“找”--搜索算法.关于地图又包含很多，如栅格地图、六边形网格地图、可视图、连通图等，"找"的算法同样也有很多，如迪杰斯特拉算法、A*算法、遗传算法、基于概率RRT、PRM等算法.

sqlite3(官方文档)是一种轻量级且应用广泛的关系型数据库的一种。sqlite3数据库可运行在类Unix和window系统之上，其中，大部分的类Unix系统(如Linux)都默认安装了sqlite3数据库，个人使用的系统为Ubuntu 16.04，默认情况下系统已经安装了sqlite3数据库，检测方法为：在Terminal中执行sqlite3，即可进入sqlite3的命令编辑...

正如上图所示，网络编程中包含五大层面(也有区分六个层面)，从应用层到物理层可以明显看出 越往下越接近计算机硬件。自己并不是专业网络编程的工程师，所以仅对这五大层面有一点点粗浅的了解，这篇文章网络编程技巧博主写的比较详细. 平时大多数所谓网络编程，其实是在传输层、网络层方面.

最近Boss要求将现在osgGIS效果嵌入到网页实现，折腾了一周多，终于搞定。先说下自己的环境：系统为Window10，osg版本为3.4，qt版本为5.9，vs2017编译工程为64位。

最近一周半的时间总结起来就几个字：折腾、折腾再折腾！！！之前搞了一段时间的osg和osgearth，尤记得第一次配置osgEarth时的各种折腾，基于vs2010和cmake编译的32位版本的osg3.4和osgearth2.8（目前都是最新版本），前前后后弄了四天才搞完，当时就想，编译这一次以后再也不编译了！可最近由于项目需要，boss说都用最新...

所谓“入坑”，只不过为自己的不熟练找借口而已。现在学习OSG已经三周，跟着书、视频做些简简单单的小demo而已，有时候真是感觉自己无从下手。不晓得的自己算不算是转行，之前研究点云数据处理，有一点点opengl的基础，虽说工作进入某高校，项目是某沉浸式VR系统开发，目前为止也止有我一个人在搞！。。。。有些扯远了，上...

然后在我们的计算机显示器（屏幕中心）上就会展现滑翔机的图片，并且移动鼠标、滚轮等设备还能实现对该滑翔机的旋转、缩放、平移等一系列的操作。在OpenGL中我们知道，要实现对模型的旋转缩放等功能，需要设置相机的各种参数（相机位恣，旋转角度、平移步长、转动速率等等）。osg中简简单单的几行代码，就实现了如此之多...

参考learnopengl着色器着色器(shader)是运行在GPU上的小程序，类似于C语言，构造一个着色器在其开头必须声明版本。本质上来说，着色器是一个把输入转化为输出的程序。着色器定义了in和out等关键字实现数据的输入和输出，从而实现数据的交流。如果从一个着色器向另一个着色器发送数据，则必须在发送方声明一个输出，在接...

利用MLS算法计算法向量，并统一法向。MLS其他说明 该算法比直接基于SVD的算法慢，但是对法向进行了统一。 {代码...} 第一幅图片为基于MLS计算的法向，并进行了统一。第二幅图片为SVD计算，法向具有二异性。

MLS移动最小二乘法移动最小二乘法对点云进行平滑处理，数据重采样，并且可以计算优化的估计法线,还可以用来曲面重建 {代码...}

什么是fpfh特征 有关快速点云直方图（fpfh）特征的数学描述，在这里不做过多介绍，可以查看fpfh。也可以查看PCL的官网解释，中文版可直接搜索pcl中国fpfh。 主程序 首先还是一堆头文件(当然好多头文件在这里没用到，可自行删除) {代码...} 为了方便记： {代码...} 为了使用fpfp特征匹配，声明一个计算fpfh特征点的函数：...

最近在配置VS2015+QT5环境，网上教程几乎千篇一律，总结起来几乎都是：安装VS2015，安装qt5,最麻烦还要手动设置环境变量，最后好像还有安装个什么qt5Package插件。写在这里不是为了贬低别人的成果，他们当时必定都安装配置成功了，看了看他们博客的时间，都是在2016-8月前的记录。由此得出，QT官网当时必定没有出直接针...

{代码...}

pcl中计算程序运行时间有很多函数，其中利用控制台的时间计算是：首先必须包含头文件 #include <pcl/console/time.h>，其次，pcl::console::TicToc time; time.tic(); +程序段 + cout<<time.toc()/1000<<"s"<<endl;就可以以秒输出“程序段”的运行时间。

(add-to-list 'load-path "/usr/share/emacs/site-lisp")(require 'linum)(global-linum-mode t)

由于自己大部分的点云文件都是.asc格式的，但最近用pcl做点云方面的研究，从asc文件到pcd文件手动转化太麻烦，而且效率较低，故此写一个不太成熟的python脚本实现从asc文件到pcd格式文件的转换。ps：此脚本只适用于ASCII编码的文件，并且只适用于散乱点云

函数重载是指在同一作用域内，可以有一组具有相同函数名，不同参数列表的函数，这样的函数称为重载函数。重载函数通常用来命名一些功能相似的函数，这样可减少函数命名的数量，避免命名空间的混乱不堪。

如题所示，可视化的重要性不必多说。在点云数据预处理中，要想知道点云的形状需要可视化; 要想了解精简/去噪/简化/压缩 的结果需要可视化; 配准中，对应点对的显示/对应点对的去除结果/配准变化的过程 需要可视化 ...

所谓k-means，即k均值聚类.聚类过程好比中国历史上的“春秋五霸，战国七雄”，它们同属与中国大地，同时被周王室分封。分封的过程就相当于K类的指定过程，每一个诸侯国都对应于一个聚类。五霸即五类，七雄即七类，从五霸到七雄，即相当于一个聚类生长的过程。

ICP（Iterative Closest Point），即最近点迭代算法，是最为经典的数据配准算法。其特征在于，通过求取源点云和目标点云之间的对应点对，基于对应点对构造旋转平移矩阵，并利用所求矩阵，将源点云变换到目标点云的坐标系下，估计变换后源点云与目标点云的误差函数，若误差函数值大于阀值，则迭代进行上述运算直到满足给...

所谓PCL（Point Cloud Library）其实就是一个开源的c++代码库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效的数据管理结构，不仅涉及逆向工程领域，其还在模式识别，机器人视觉，计算机图形学，虚拟现实等众多领域大显神威。