其实论文返修之后改不完是一件很正常的事情，有的返修整的跟重写一篇一样，累的一批。我现在就遇到了这个情况。之前写道《搞科研写论文很多时候就是个体力活》，最终还是属于体力不支没干完。废话不多说，直接上我写的邮件在这备份一下：Dear Editors,Thank you for the insightful feedback on our paper titled "xxxxxxx论文的标题xxxxx" (Manuscript Number:论文的编号XXX-1234). We greatly value the comments from the reviewers and agree that the suggested revisions will significantly enhance the quality and depth of our research.In response to the reviewers' comments, we need to conduct additional simulation experiments to increase the rigor and depth of our discussion. These experiments are crucial for enhancing the overall quality of ...继续阅读 (58)

最近在应对一篇审稿，其实就两个审稿人，但是真的是挺能搞事情，当然提的建议也是很中肯的的，然而我就是个懒狗，真的累。一个审稿人给了10个修改意见，另一个审稿人给了15个修改意见。真的是秀死我了。其中一个审稿人要求补充仿真实验的数据，探究材料和工艺参数对结果的影响。要命的是时隔久远，仿真不是我做的。之前师兄弄的那个仿真硬盘都被格式化了，留的草稿脚本运行的结果与合理结果相差甚远，然后就是不停挣扎去检查所有的参数。终于在昨晚了问题所在，是仿真中的工艺参数导致的离谱结果。到后面就是不断换参数来做基于控制变量法的重复实验了。这篇文章的修改截止时间是4.16，实在不行得考虑和编辑申请延长修改时间了。祝我顺利吧，接好运！ ...继续阅读 (63)

昨晚在床上躺到两三点才睡去，最近闹心的事情还是颇多的。当然主要也就两件事，一是与审稿人的battle陷入了困境，第二件事知道的都知道了，不知道的还不知道（我的废话文学水平越来越高了）。昨晚快两点钟的时候，兽性大发，吟诗一首，原本想着这么晚应该没人还在抠手机了，就发了个朋友圈，结果迷迷糊糊半个小时后打开手机一看，我靠，竟然还有四个人给我点赞，吓得我赶紧设为仅自己可见了。其实主要是怕爱我的家人们心疼我大晚上不睡觉。不是我说，在坐的各位深夜点赞人士都在修仙吗？老有人说我写的诗有点抽象，有时候看不懂写的啥意思，姑且本大侠这次就来解释解释。红尘醉事纷纷尽：表达了世间纷扰的尘世之事已经消散，之前还是桃花运还是略旺，沉醉其中，现在风一吹，花瓣纷纷落下，我的红尘事也纷纷落下帷幕，现在两袖清风咯。缘浅情深已满春：有时候缘分短暂，很难在合适的时候遇到合适的人，但是曾付出了深情自我感动一下，也未尝不可。“满春”其实我是有多个含义，满足了自己的春心，满足了阳光明媚的春天，满足了勇敢奔赴的青春。就此别过吧，至少曾经经历过。锦瑟弦音意难平：锦瑟原本是琴的意思，但是李商隐说“锦瑟无端五十弦，一弦一柱思华年”，在我的知识里，锦瑟应该就是年华的意思，在成长的年纪里，有时候就是拨动了心弦，便心动了。然而这首青春之曲不是策马奔腾，也不是高山流水，而是留下一些意难平的惆怅。少年志在书卷新：趁着还年轻，人丑多读书吧。大丈夫 ...继续阅读 (43)

上一次测自己人格的时候还在上一次。让俺找找，哎嘿，找到了，传送门：我确实挺社恐的，是i人今天重新测了一下，发现有了微妙的变化，从F人变成了T人。自我感觉的话，其实可能也就是理性值从49%到51%这样。我朝着理性方向上迈进了一步。也许和最近发生的一些事情有关系。害，人总要学着长大。我个人对星座、算命什么的一点也不信，这个人格测试我就觉得还是有一点点参考价值，毕竟是自己做题之后得到的结果，算是一种心理学测试吧。我查了查知乎，这个性格的优势和劣势，你们瞅瞅是不是符合我：1、INTJ在工作中的优势可能包括：能看到事情的可能发展情况及其潜在含义喜欢复杂理论及智力上的挑战有创造性地解决问题的天资，能客观地审查问题即使在面对阻挠时也会义无反顾地去实现目标自信，且对自己的设想会不顾一切地采取行动去实行对于在工作中胜任和胜出有强烈动机能很好地适应一个人在单独工作，独立、自主标准高，工作原则性强2、INTJ在工作中的劣势可能包括：当计划中创造性部分完成后对该计划失去兴趣易于像紧逼自己工作一样逼着别人工作对那些反应不如你敏捷的人缺乏耐心不愿意和那些你认为能力没你强的人一起工作唐突、不理智、缺乏交际手段，尤其在你匆忙时对一些世俗的小事没有兴趣对自己的观点顽固地坚持最近屁事实在是太多了，又是搞钱，又是搞学业，忙得乐此不疲。亚马逊一个销售跑过来让我给亚马逊公司写点原创的产品推广文章，三篇打包，我直接狮子大开口 ...继续阅读 (59)

产品缺陷检测不论实在工业界还是学术界都是热门的一个话题。小陶之前就做过工业检测的项目，使用的就是训练深度学习模型来进行识别，最终实现了很好的效果。今天在网上冲浪的时候，偶然发现亚马逊云的一个服务，叫做Amazon Lookout for Vision。这一下子就引起了我的兴趣，毕竟是这方面有过研究的，我倒要看看国际大厂的给的公开解决方案效果怎么样，看介绍是使用计算机视觉大规模发现制造产品中的缺陷。感兴趣的小伙伴follow小陶的步伐，一起去看看如何部署和使用Amazon Lookout for Vision吧。Amazon Lookout for Vision服务tips：除了本文内容，更多精彩免费产品欢迎到“亚马逊云科技”探索体验哦~首先打开亚马逊云的免费云计算免费试用页面官网：https://mic.anruicloud.com/url/1309然后勾选左边的机器学习，找到“Amazon Lookout for Vision”这个模块。根据官网页面的介绍，我觉得还是很牛的。根据介绍，只需 30 个图像即可从您的实时生产线中发现异常。这就很符合工业缺陷检测的使用场景，毕竟在工业场景里，数据集的数量不足一直是遏制缺陷识别效果的重要条件。在下面的界面中，点击“ 开始使用 Amazon Lookout for Vision”，进入这个功能的主界面。启用机器视觉功能点击“开始使用”，就可 ...继续阅读 (46)

AI 摘要本文介绍了作者观看生命三部曲的第三部电影《我们一起摇太阳》的体验和感受。电影讲述了身患尿毒症的凌敏和患有脑癌的吕途之间的爱情故事，他们在面对生命威胁时彼此扶持，努力生活。电影中有许多笑点，同时也引发了观众对生命的思考。作者对这部电影的表现方式和主题深感兴趣，并建议观众珍惜眼前人和生活。内容由讯飞星火GPT生成，经过人工审核后发布继《滚蛋吧！肿瘤君》、《送你一朵小红花》之后生命三部曲的第三部《我们一起摇太阳》。关于这三部曲的说法，我也是在定下来看这部电影之后在网上看大家这么说的。就我个人而言，我不知道这三部剧的剧本是不是一个作者、剧情之间又有什么联系，似乎一点联系也没有。很巧的是，今天我和4这个数字很有缘。在4月4日的4号厅的4排4号，希望我领个事事如意的好兆头吧。关于这部电影，整体感觉还是很不错的。我除了看到老季友情客串一下，其他一个流量明星都没看到。表演算是很卖力、细节也有很好打磨，全剧有很多的笑点。在主题上，主要是对于生命的讨论，在这个基础上打磨出男女主两人的恋爱、成长、情绪变化。故事讲的是，一个身患尿毒症的姑娘叫凌敏，在肿瘤群里征肾，有个叫吕途的人患有脑癌，愿意和她结婚，等他死后将自己的肾捐给凌敏，前提是要让凌敏在他死后照顾他的妈妈。影片的前半段吕途在拯救凌敏，让凌敏的生活里充满阳光，收获爱情，笑对疾病，后半段变成了凌敏在拯救吕途，当得知吕途还有救时，让凌力劝他参加 ...继续阅读 (56)

AI 摘要本文主要探讨了春困现象及其背后的原因，同时以幽默的方式描述了科研工作中的困倦感受。文章提出，犯困是一种保护机制，大脑在长时间的学习和工作中需要消耗大量能量，从而产生疲劳感。文章还讨论了学习状态对犯困程度的影响，认为大脑工作效率越高，处理任务耗能越低，越不容易感到困倦。最后，文章倡导在工作中注意适度休息，保持精力充沛，以提高生活幸福感。内容由讯飞星火GPT生成，经过人工审核后发布春睡重。睡起烟销鸾凤。著雨柳绵吹易动。风帘花影弄。过雁空劳目送。纵有音书何用。有意相思无意共。不如休做梦。这几天真的是困死了，一坐在工位就开始哈欠、头晕、脑壳重、眼睛睁不动。要我说，每一天都不合适搞科研，毕竟“春困、夏乏、秋盹、冬眠”这才开始第一关。要说是春天是导致困的原因吧，也不全是，毕竟走出实验室看美女的时候脑壳嘎嘎清醒（bushi）。总结了当代快速助眠物品排名：1、安眠药：emm，是药三分毒2、一棍子敲晕：影视情节，目测会脑震荡3、学习：当坐在工位的那一刻如果翻开《考研英语单词》第一页，刚背完第一个词 Abandon……就睡着了。为什么说只要学习就犯困是我对科研最后的温柔呢？因为我知道科研它没有儿子，我要给你养老！呸呸呸，高启强串台了。因为我都已经知道自己会犯困会难受，还来实验室学习，如果这都不算爱？难道牺牲才精彩、伤痛才实在？要为你流下泪来才证明是爱？好了，蛋蛋扯完了，说说为什么学习会让我们 ...继续阅读 (45)

AI 摘要本周天气晴朗，主要进行室外运动。作者提出批评，认为许多人过于注重表面功夫而非实际效果，这种做法在减肥和其他方面都是不可取的。饮食方面，作者提到记录不完整，因为有时忘记拍照。总体而言，除了周三休息日外，作者保持了较为稳定的跑步运动，并在周末增加了运动量。饮食记录虽不完整，但作者仍努力记录日常饮食。内容由讯飞星火GPT生成，经过人工审核后发布又来到一周一次的减肥打卡栏目。先来记录一下运动，这一周阳光明媚，天气真不错，主要都是做室外运动了。为什么说“花哨不是灵丹妙药”呢？因为我看很多人都是忙于做表面工作，当然除了减肥，很多事都是这样，花里胡哨，自欺欺人。不可取，真的不可取。周一：周二：周三：摆烂。周四：周五：周六：逛街买衣服。周日：再来看看饮食，记录得不全，因为忘记拍照了。 ...继续阅读 (61)

AI 摘要必应站长后台显示网站存在大量页面拥有相同的标题，这对SEO表现可能有不利影响。问题源自多个页面包含重复的"?replyTo="的URL。解决方法是更新/robots.txt文件，加入规则阻止相关URL被索引，并注意清除CDN缓存。作者通过百度搜索验证了这一解决方案的有效性。内容由讯飞星火GPT生成，经过人工审核后发布问题描述今天登陆必应站长后台，发现了一个Top Insights，说我网站是有”许多页面具有相同标题“，一开始，我以为是说我网站上的一些内容与互联网上的内容重复，我觉得这倒也没啥。但是有1.6K也就有点离谱了！必应官方对于这个问题的描述如下：具有重复的标题标记值可能会对网站的 SEO 性能产生负面影响。标题标记是定义网页标题并汇总其内容的 HTML 元素。它们对搜索引擎和用户都很重要，因为它们可帮助搜索引擎了解页面内容，并帮助用户决定是否在搜索结果中单击该页面。当网站上的多个页面具有相同的标题标记时，可能会对搜索引擎和用户造成混淆。搜索引擎可能难以确定哪个页面与给定查询最相关，而用户可能难以区分搜索结果中的页面。这可能会降低点击率、减少流量和降低搜索引擎排名。若要避免这些问题，请务必确保网站上的每个页面都具有唯一的描述性标题标记，以准确反映页面内容。这有助于提高网站的 SEO 性能，并为访问者提供更好的用户体验。于是我就打开了下面的”出现以下错误的页面“里的一 ...继续阅读 (113)

之前闲着没事又开始折腾自建Umami统计，然后搞个反代，一开始吧，还觉得挺有意思的，后来用着用着就开始嫌麻烦和其他的各种抱怨了。终于，还是选择使用第三方的统计得了，反正咱们这种个人博客站长，也不是专业做这方面研究的，估计看着心里有个数就行了。这次小陶选择的平台是“统计鸟”，感觉比百度还是要良心很多的。[...] ...继续阅读 (62)

之前小陶在捣鼓网心云的时候（见文《超简单版挂载网心云Docker部署分享闲置宽带赚钱》），发现了一个旗下叫电脑宝的东西。于是我又开始折腾了，当然，实话实说，就是奔着钱去的。网心云本质上的是一种宽带共享，也叫什么PCDN来着。根据各位知名网友的意见，了解到现在运营商都在打击这个行为。当然，这个事本身倒不是违法，只是会导致运营商那边成本上升，毕竟把他们的资源和宽带给拉满了。据说惩罚措施就让你家的wifi变成慢速，具体我也不了解，毕竟我这也是校园网，每个月学校赠送的流量挂着也用不完。小Tips：腾讯云那些服务器应该是没有收益的，因为不属于电信、移动、联通运营商的网。当然你要是也想玩玩，可以直接扫码下载或者从我的邀请链接里面下载：网心云APP下载手机上安装了“网心云”app之后，再在电脑上下载电脑宝：网心云电脑宝下载安装后登陆挂着就行了，倒是很省事的。 ...继续阅读 (47)

AI 摘要本文记录了作者养花的心得体会。作者通过对比“二手玫瑰”乐队的歌曲，表达了对养郁金香的热爱。在养护过程中，尽管有些懒惰，但在他人催促下，作者终于给大蒜植物浇了水。浇水时，作者差点误用开水，幸好最终未造成失误。文章穿插了与养花相关的图片和轻松幽默的语气，展示了作者对植物生长的关注和期待。最后，作者提到其他植物已经开花，自己则静待自己的花儿绽放。整体上，这是一篇温馨而生动的养花日记，充满了生活趣味和个人情感。内容由讯飞星火GPT生成，经过人工审核后发布原来挺喜欢“二手玫瑰”的，自从养了这个郁金香之后（见《养花记录(1)：爱人如爱花》），我更爱了，因为有首歌就是:我要开花 我要发芽我要春风带雨的哗啦啦我的大蒜终于长出明显的芽了。但是真的是参差不齐。一直懒懒的我今天终于给它浇水了，虽然是被某人push和质问中自愿去做的。浇水。。。。。我差点浇了开水，sorry sorry。因此平时每次走到这我都是打开水喝的，所以差点把花盆当水杯接开水了。坤的花已经开了，屁股也开花了（被我打的），因为他的花开了。我也静静等待我的花儿绽开吧。 ...继续阅读 (82)

AI 摘要本周的减肥打卡显示，尽管北京天气不佳，但作者依然坚持室内运动，并且分享了自己的运动记录和饮食照片。此外，作者还推荐了一款名为“小乖记账”的记账软件，强调了其简洁方便的语音输入功能。文章中也提到了作者对于未来规划和人生选择的思考，虽然面对未知会感到恐惧和焦虑，但作者仍然选择勇敢面对，坚定自己的道路。内容由讯飞星火GPT生成，经过人工审核后发布本周减肥打卡其实不论坚持什么，都是一件很难的事情。说到底，几乎所有人，即便是一个意志力很强的人，想要坚持干一件事，都需要或多或少得到积极反馈才有干下去的动力。我的反馈主要有两个，第一个是称一称确实有掉称，说明努力没有白费；第二个是别人给的情绪积极反馈，也就是所谓的情绪价值，我会把自己运动的打卡分享给别人，得到一些积极的鼓励。其实在写公众号的时候，也是给自己的一种反馈，因为会有鼓励，会有点赞，会有阅读量，会有一两毛钱的广告费（图穷匕见 ::heo:感动:: ）......先炫一波本周的运动记录吧。最近北京的天气并不是很好，比如前几天风大，今天还下雨了。虽然天公不作美，但是不影响我的行动力，我可以做室内运动。周一：摆烂。周二：周三：周四：周五：周六摆烂。甚至吃了顿好的。周日：这一周的午饭如下。为什么就6张照片呢，因为有一天我去食堂忘带饭卡了，然后就去地下超市买了两个玉米和一根烤肠完事了。早晚就比较清淡了，早上可以去买一杯瑞幸的咖啡，买橙C美 ...继续阅读 (61)

最近项目需要用到这个功能，感觉就是类似SolidWoks软件里面的扫描功能，沿开环路径通过扫描闭合轮廓来生成实体特征。但是我的这个开环路径是一个个点，最后以圆为界面生成一个管路。效果可以看看下面的内容。实现的效果还是不错的。最终效果最终效果就是如图所示，基于一个曲线的点坐标生成管路。路径是一个个点（格式为x,y,z这样），最后效果是三维模型。原始数据原始数据就像下面这个图片里的，但是我不能提供这个文件。显示起来也就是一个个点：管路建模整个代码也是写的很简洁。主要有几个模块完成：加载点云数据 (load_point_cloud函数)曲线拟合 (fit_curve函数)创建圆形截面 (create_circle函数)管路几何体 (generate_tube函数)主函数 (main函数)代码后面附上了详细的解释说明，实际上只要把file_path替换成你的txt文件就行了！ ...继续阅读 (61)

AI 摘要本文分享了作者为了减肥和提升跑步能力而采用的一种独特方法，即在跑步时以观察美女作为动力，采用贪心策略，希望遇到更多的美女来激励自己。作者建议，在跑步时可以为自己设定一个目标，例如观察美女，这样可以增加跑步的动力。同时，作者也提醒，这种方法需要适度，过度的追求可能会影响自己的跑步体验。最后，作者强调，减肥和提升跑步能力需要坚持和耐心，希望大家都能够找到适合自己的方法，坚持下去，达到自己的目标。内容由讯飞星火GPT生成，经过人工审核后发布实不相瞒，今年暑假之前应该是想跑一次半程马拉松，路程长度是21.0975公里。现在的我，最高纪录也就是15km（这还是春节之前的水平），春节之后，整个春节都在为猪猪们收尸，为了死去的二师兄们，我又长了不少肉，跑步能力也回到解放前了，到现在恢复了一个月，勉强达到12km的水平。后面再继续加油吧。本文提出的这个方法是以前小陶自用方法，现在已经不用了，我对美女没有兴趣（求生欲拉满）。现在只想单纯减肥而已。虽然这个方法我已经不再使用，但是对每个喜欢看美女的减肥ing朋友还是有积极指导作用，因此进行分享，但愿对你们的减肥事业发展具有一定的参考价值。首先，需要解释一下题目的意思，这题目一看就是来玩的，也不难理解。该发明目标是跑路能力的提升，简单来说就是更持久、更长距离，针对许多靓仔跑步能力短缺、没动力这个问题提出的。美女目标检测，懂的都懂，不懂的就算了。 ...继续阅读 (55)

AI 摘要这篇内容是小陶分享自己种植郁金香的经历。他收到了学妹送的一包不同颜色的郁金香种子，并介绍了种植的过程。首先，他剥掉了郁金香种子外层的黄棕色皮，然后用卖家送的液体浸泡种子20-30分钟。接下来，他选择了土培的方式种植郁金香，并亲自上手揣泥巴。最后，他分享了自己种植的郁金香的照片，并表示会好好照顾它们。他还计划每周记录一次郁金香的生长情况，并称之为养花记录。整篇文章充满了对生活的热爱和对自然的敬畏之情。内容由讯飞星火GPT生成，经过人工审核后发布抠脚大汉也有柔情的一面。感谢闫书记帮我种花 ::bilibili:dianzan:: ，你就是701最帅的坤，没有之一，爱你 ::bilibili:dalao:: 。其实有一段时间我对花儿还是颇有一番研究的，知道不同的花有不同的含义，也就是所谓“花语”。花语其实很早就有了，花开富贵，出淤泥而不染，之类的还挺多。学妹给我买了一包郁金香。不同颜色，也有不同的花语。当然，作为一个粗人，我对这些并不在意，只关心好不好看就完事了。郁金香的种子真的像是大蒜啊，要是可以的话，感觉一口咬下去是嘎嘣脆的。咳咳，说得我流口水了。言归正传，先把黄棕色皮剥掉，这是一层干枯的鳞茎，剥掉之后，就露出白色的健康鳞茎了。然后将郁金香球浸泡20-30分钟，用的是卖家送的一包液体，看网上说应该用“多菌灵溶液”，俺也不懂，全程由闫书记把控。这么泡一泡是为了在种子表面形成一 ...继续阅读 (60)

虽然我也不记得什么时候申请的个人商店，但是今天收到了这个无名组织的告诫。感觉个人商店这邮件多少让人有点不舒服，他对陶小桃Blog的评价是：内容非原创，多是技术类或者转载类，这类网站一般比较少人看。等你整改后，欢迎再来哦！内容非原创：这个问题之前我就说过：《技术类博客发布的文章一定要高质量、原创的吗？那不如发论文》。什么是原创？去知网查重的那种？我的每篇博客都是自己写的，即便是转载的，也是经过自己亲自验证内容的真实性和有效性再转载的。至少实现了内容的增益！在我看来，这就是一篇高质量技术文章了，至少是让读者有收获的。多是技术类或者转载类，这类网站一般比较少人看：这是真的吗？拿数据说话，这叫没人看？小陶目前每天独立ip大约1000，浏览量在1800~2500这样。你才没人看！等你整改后，欢迎再来哦：你凭啥让我整改，搞得跟我得惯着你似的，离谱哈哈哈，不好意思，不来了。博客的意义不就是记点东西吗，哪来这样那样的条条框框和装逼的高人一等感。今天把积累了过半个月所学的点云处理公开了，真爽啊！ ...继续阅读 (57)

点云分割涉及将点云数据分组成不同的部分，这些部分具有相似的特征如空间、几何和纹理属性。点云语义分割进一步为每个点分配语义标签，使得同一分类的点云具有相同或相似属性。有效的点云分割是许多应用的前提，例如工业测量和逆向工程。经典点云分割方法包括随机采样一致方法（RANSAC）、欧式聚类分割、条件欧式聚类分割、基于区域生长的分割等。点云分割与点云语义分割简单来说，点云分割只是单纯地把一些部分分为一类，但是没有实际分类的意义，而点云语义分割则是给每个点云指定了标签。点云分割：根据空间，几何和纹理等特征点进行划分，是同一划分内的点云拥有相似的特征。 点云分割的目的是分块，从而便于单独处理。点云语义分割：为每个点分配一个语义标记。点云的分类是将点云分类到不同的点云集，同一个点云集具有相似或相同的属性，例如地面，树木，人等。也叫做点云语义分割。点云的有效分割是许多应用的前提，例如在工业测量/逆向工程领域，对零件表面提前进行分割，再进行后续重建、计算特征等操作。经典点云分割方法随机采样一致方法（RANSAC）欧式聚类分割方法条件欧式聚类分割基于区域生长的分割基于颜色的区域生长分割最小图割的分割基于法线微分的分割基于超体素的分割随机采样一致方法（RANSAC）采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。RANSAC算法假设数据中包含正确数据和异常数据（或称为噪声）。该算法核心思想 ...继续阅读 (56)

本文讨论了三维重建中的网格类型选择和点云贪婪三角化方法。首先介绍了六种不同类型的网格，包括三角网格、非结构化网格等，并分析了它们的特点和应用场景。接着详细阐述了点云贪婪三角化的工作原理及参数设置。最后简要介绍了用于创建平滑三维表面模型的Poisson重建技术。网格类型网格类型是指用于表示重建后三维模型的网格结构。这些网格类型在形状、大小和连接方式上有所不同，以适应不同的应用和处理需求。网格类型描述应用三角网格（Triangular Mesh）由三角形组成，每个三角形有三个顶点和三条边。适用于大多数三维表面，尤其是不规则或复杂的形状。四边形网格（Quadrilateral Mesh）由四边形组成，每个四边形通常是一个平面。常用于建筑建模和一些工程应用，可以高效进行细分和平滑处理。多边形网格（Polygonal Mesh）由多边形构成，边数可以多于四条。适用于表示更复杂的几何结构，如地质建模等专业应用。正则网格（Regular Grid）由规则排列的四边形或六边形组成，具有统一的大小和形状。常用于医学影像和某些类型的流体动力学模拟。非结构化网格（Unstructured Mesh）不遵循规则排列的三角形或多边形。适用于适应各种复杂的表面和体积形状，常用于复杂的科学和工程计算。体素网格（Voxel Grid）由体素（三维像素）组成的规则立方体网格。用于体积建模，如医学成像中的CT扫描重建 ...继续阅读 (59)

点云模型重建是从3D扫描仪或其他传感器采集的点云数据中重建三维模型的过程，广泛应用于计算机视觉、机器人学和3D建模等领域。由于点云数据通常只能捕捉到物体表面可见部分且数据量庞大，重建过程有助于估计物体的完整形状和结构，减少数据大小，便于存储和处理。模型重建流程包括数据采集、预处理、配准、曲面重建和细化优化。曲面重建方法多样，包括三角化算法、基于体素和隐函数的方法、移动最小二乘法和神经网络方法。CGAL库是一个强大的C++计算几何算法库，提供多种高效算法，被广泛用于学术研究和工业领域。点云模型重建点云模型重建指的是从点云数据中重建出三维模型或图形的过程。这个过程在计算机视觉、机器人学以及3D建模等领域中非常重要。点云数据通常由3D扫描仪或其他传感器采集，它们只能捕捉到物体表面可见部分的信息。因此，点云数据通常是不完整的。通过重建，可以估计物体的完整形状和结构，使得模型更加准确和完整。点云数据往往非常庞大，包含成千上万个点。通过重建成三维模型，可以大幅减少数据的大小，便于存储和处理。模型重建流程一个典型的点云模型重建流程：数据采集：通过3D扫描设备或其他方式收集点云数据。数据预处理：包括去噪、下采样（减少点的数量以简化处理过程）、以及点云的格式转换等配准：如果你的点云数据来自于多个视角，你需要通过配准过程将它们对齐在一个共同的坐标系统中。常见的算法包括迭代最近点（Iterative C ...继续阅读 (58)

点云配准是一种处理三维点云数据的关键技术，主要用于将从不同视角或不同时间点采集的点云数据对齐到一个统一的坐标系统中。本文介绍了ICP配准的原理以及示例代码。[...] ...继续阅读 (47)

RANSAC（Random sample consensus，随机采样一致）是3D点云拟合的一种重要的手段，可以对直线、圆、平面，圆球、圆柱等形状的点云进行拟合，其优点在于可以最大程度上减少噪声点对拟合效果的影响。前面介绍了基本原理，后面进行简单的实例展示。本文做了三个经典拟合方法进行演示。[...] ...继续阅读 (45)

点云的特征描述是点云处理和分析中的一个重要环节，主要效果是从原始的点云数据中提取有用的信息。在PCL（点云库）中，有几种常用的点云特征描述方法，例如PFH、FPFH、VFH等，主要用于对象识别、分类、配准和分析等任务。法线估计（Normal Estimation）这是最基本的点云特征之一，涉及计算点云中每个点的表面法线。法线是了解表面形状和方向的关键。PCL中的所有点云的法线都是指向视点的，视点坐标默认为(0,0,0)，对视点进行设置，则可对法线进行定向。在PCL中，创建法线估计向量ne然后ne.compute(*normals);就完事了。下面用示例代码进行演示：#includeiopcd_io.h> #includefeaturesnormal_3d_omp.h> #include#includevisualizationcloud_viewer.h> #include#include//CString头文件 #includethreadthread.hpp> using namespace std; int main() { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("E:\\PCL1\\pcl1\\rabbit.pcd", *cloud); pcl ...继续阅读 (71)

点云关键点是在3D点云、2D图像或曲面模型上，通过定义检测标准来获取的具有稳定性和区别性的点集。这些关键点的意义在于加快后续识别、追踪等数据的处理速度。在PCL（Point Cloud Library）中，有多种用于提取点云关键点的方法，如ISS、SIFT、Harris 3D角点检测等。本文简要介绍了一下常用算法，并以ISS、SIFT为例进行了代码实现。[...] ...继续阅读 (68)

本文将介绍点云滤波的概念、目的以及常用的滤波方法。包括直通滤波器、体素滤波器、均匀采样滤波器、统计滤波器等等。在PCL中，实现滤波非常简单，只需要理解相关概念，然后找相关代码调用即可，一般也没几行代码，俗称调包侠。[...] ...继续阅读 (59)

深度图像是一种记录了相机到场景中各点距离的特殊类型图像，每个像素值代表该点的距离，近处像素值低，远处高。这种图像更多地表现出物体的形状和大小而非颜色或光线。深度图像可以转换为点云数据，反之亦然。点云转深度图像主要依赖pcl_range_image类，通过设置相关参数，如角分辨率、最大视角、传感器位置和方向等，可以从点云创建出深度图像。深度图像深度图像，有时也称为距离影像，是一种特殊类型的图像，它不像普通的照片那样记录颜色，而是记录了相机到场景中各个点的距离。这种距离就是“深度”。想象一下，你在看一个物体，深度图像会告诉你每个部分距离你有多远。这样的图像看起来可能和普通照片不太一样，因为它们更多地表现出物体的形状和大小，而不是颜色或光线。每个像素的值代表到那个点的距离，距离近的地方像素值低，距离远的地方像素值高。深度图像可以被转换为点云数据，这是一种由很多小点组成的数据形式，每个点都有自己的位置（x, y, z坐标），代表空间中的一个点。反过来，如果你有一个包含足够信息的点云，你也可以从中创建出深度图像。深度图像 = 普通RGB三通道彩色图像 + Depth Map（Depth map, 2.5D image, RGB-D）点云转深度图像PCL的深度图像主要依赖pcl_range_image类：#includepoint_cloud.h> #include 继续阅读 (63)

点云数据是三维空间中大量点的集合，通常用于表示现实世界中的物体表面。在计算机视觉和机器人领域，点云数据被广泛应用于物体识别、位姿估计、3D建模等任务。在处理点云数据时，常用的格式有PCD、PLY、STL、OBJ和VTK等。其中，PCD是PCL最推荐和支持的格式，因为它可以存储更丰富的点云信息，并且读写效率较高。其他格式则需要转换或者额外的解析过程。除了基本的读写操作，PCL还提供了许多高级功能，如点云滤波、特征提取、配准、分割等。这些功能可以帮助我们更好地理解和利用点云数据。PCL支持的格式PCL支持多种点云格式，这些格式中，PCD是PCL最为优化和推荐的格式，因为它可以存储更丰富的点云信息，并且读写效率较高。其他格式则可能需要转换或者额外的解析过程。PCD（Point Cloud Data）格式：这是PCL的本地文件格式，用于存储点云数据。PCD格式支持存储点的位置、颜色、法线、曲率等信息。PLY（Polygon File Format）格式：这是一种广泛使用的文件格式，用于存储三维数据。PLY格式可以存储点云数据，也可以存储多边形网格。STL（Stereolithography）格式：这是用于三维打印和计算机辅助设计的文件格式，PCL可以从STL文件中导入点云数据。OBJ（Wavefront）格式：这是一个标准的3D模型格式，常用于存储三维几何信息。PCL可以解析OBJ格式文件 ...继续阅读 (62)

PCL（Point Cloud Library）是一个开源库，专门用于处理2D/3D图像和点云。它由多个头文件组成，每个头文件负责不同的功能，如点云的输入输出、定义点类型、处理LAS文件、快速邻域搜索、点云管理、法线估计、可视化、关键点检测、采样、索引提取、配准、模型拟合、变换和距离计算等。PCL支持多种点云数据类型，如PointXYZ（空间坐标点）、PointXYZI（带强度信息）、PointXYZRGB（带颜色信息）和PointXYZRGBA（带颜色和透明度信息）。这些类型在点云处理中非常常见，且为了提高读取速度，通常按照内存对齐规则存储。PCL头文件的作用图片中显示的是点云处理库（PCL，Point Cloud Library）的一些头文件及它们对应的功能说明。PCL 是一个开源的库，用于2D/3D图像和点云的处理。每个头文件都提供了特定的功能，使得PCL能够在点云的处理、分析、以及视觉识别等领域中得到广泛应用。这里有一些头文件及其对应的中文解释：iopcd_io.h>: 用于点云的输入/输出操作，特别是PCD（点云数据）文件格式的读写。point_types.h>: 定义了PCL库中使用的各种点类型。: 与LAS文件格式相关的头文件，通常用于读写激光雷达数据。kdtreekdtree_flann.h>: 提供基于FLANN的K-D树搜索结 ...继续阅读 (58)

本文详细介绍了如何在Windows 10下安装PCL1.11.1库，并提供了资源包下载、安装教程、环境变量配置等步骤。同时，还解决了环境变量path值大于1023的问题，并指导读者如何配置PCL项目。资源包下载由于网络原因，一些朋友可能下载不了，这里我提供了PCL1.11.1+PDB包+Visual Studio 2019 x64的下载。下载地址1：PCL1.11.1+PDB包+Visual Studio 2019 x64 - 123网盘下载下载地址2：PCL1.11.1+PDB包+Visual Studio 2019 x64 - 百度网盘下载提取码: h969PCL1.11.1+PDB为了学习使用，我选择了PCL1.11.1版本。这不是2024年最新的。由于为了和教程保持一致，所以选择这个版本。PCL 1.11.1 - Github地址Visual Studio 2019下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/downloads/Visual Studio 2019 Community 社区版（免费版）简体中文版下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community&rel;=16安装教程可以先简单了解一下库：Boo ...继续阅读 (68)

本文主要对PCL实现的效果有个感性的认识。大致了解一下有哪些功能是PCL可以实现的。Filters实现采样 、 去除离群点 、 特征提取 、 拟合估计等过滤器Features实现多种三维特征的筛选，如：曲面法线、曲率、边界点估计等;Keypoints实现不同的关键点提取方法。Registeration实现点云配准方法，如ICP等。Kd-tree快速索引的数据结构，采用 FLANN。Octree八叉树，快速索引的数据结构Segmentation点云分割提取算法。Sample Consensus例如 RANSAC，线，面，圆柱体和球体；surface实现表面重建技术 如网格重建，凸包重建。range image实现支持不同点云数据集生成的深度图像。IO该IO库包含用于从各种传感装置的读取和写入点云数据（PCD）的文件，以及采集的点云的类和函数Visualization可视化 ，利用 VTK 库实现可视化。 ...继续阅读 (58)