【点云知识点分享】2020.4.13~2020.4.19星球汇总 / 四六文摘

话题：PCL法向量，数据集，点云分割。

来源：知识星球

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王万里：#pcl# 之点云法向量显示

王万里：#pcl# 之点云法向量显示，出现 no override found for vtk actoe错误。我是vs2015+pcl1.8.0，首先自己确保自己的环境配置是，是否添加了vtkRenderingOpenGL.lib，还要注意是opengl还是opengl2，我的是前一种，确保环境正确的情况下，做如下两处改动，opengl32.lib一定要添加在当前工程的属性里面，而不是自己新建工程添加的现有属性表（不是这种方法新建工程的略过）。法线显示代码可参考https://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51100073

喜马拉雅！激光雷达标*：三维数据集分享

喜马拉雅！激光雷达标*：整理好的各种点云数据集，需要的可以自行下载#点云数据集#

1. Oakland 3-D点云数据集

2. Paris-rue-Madame数据集

3. IQmulus & TerraMobilita数据集

4. District of Columbia数据集

5. semantic3d数据集

6. Paris-Lille-3D数据集

7. DublinCity数据集

百度网盘链接:

https://pan.baidu.com/s/1LCfwP7T9EagSItP3rTvGvQ

提取码:l4qc

软件介绍

小付＋三维视觉：介绍两款点云标注的开源软件：https://github.com/jbehley/point_labeler，

这个主要是kitti数据集的标注软件。

https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor

这个既可以做二维图像的标注，也可以做三维点云的标注。。

大志_ETU_分割：点云分割论文分享。

大志_ETU_分割回复 Schnell_分割：相关性可能不强，希望会有帮助，另外可以了解下基于彩色图像的分割工作，如果星球里有人在做这块工作欢迎进行讨论。

2020/4/10

上交–刘东瑞回复大志_ETU_分割：还有一篇 cvpr 2020目前分割精度遥遥领先。learn to segment 3D point cloud in 2D image space

2020/4/12

大志_ETU_分割回复上交–刘东瑞：很棒，已添加到上面，主要思路：点云映射到2D图，然后使用2D的经典分割算法U-Net（实际上18年好像就有人提出，只是后面的优化没有这篇做的好）。目的：学习点云的拓扑保留图到网格的映射，使用U-Net进行2D分割，作者在文中称为Graph-to-Image Drawing——3D图到2D图映射；实现亮点：1.使用分层近似算法加快计算；2.Delaunay三角剖分从点云构建出graph；3.多尺度U-Net进行分割；目前是ShapeNet和PartNet的SoTA。

Github已开源:https://github.com/Zhang-VISLab/Learning-to-Segment-3D-Point-Clouds-in-2D-Image-Space

申明

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