实时稀疏点云分割笔记
源码：https://github.com/PRBonn/depth_clustering
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本文是柯师兄的论文“基于双目视觉的散乱堆放工件拾取系统” 流程： 法线和曲率计算：normal-estimation 基于区域生长法对工件堆点云的分割点云分割方法有很多种：比如欧式聚类法，区域生长法 文中用的是区域生长法 基于ISS算法的工件关键点提取关键点：下采样点，ISS，Harris，SIFT
[TOC] 一、基本操作1. 遍历像素12345678for (int i = 0; i < rows; i++){ for (int j = 0; j < cols; j++) { int index = i*cols + j; image.ptr<uchar>(i)[j]
一、特征检测与图像匹配 【图像特征 OPENCV】SIFT，SURF，ORB，Harris，FAST，量化匹配度 （openCV 三）特征检测（SIFT/SURF/HARRIS/ORB/FAST/BRIEF）
SLAM和SfM视觉SLAM中大量使用了SfM中的方法，如特征点跟踪、捆集优化(Bundle Adjustment)等，以至于许多研究者把它们视为同一个研究领域。然而，尽管方法上很相似，SLAM和SfM的侧重点是不同的。SLAM的应用场合主要在机器人和VR/AR，计算资源有限，需要很强的实时性，故侧
好博客 需要掌握的知识和技能 Books 视频 好文 好博客 白巧克力亦唯心—SLAM 点云学习历史文章大汇总—PCL slamCN—SLAM clipp_Huang—三维重构 需要掌握的知识和技能 参考1：So you want to be a self-driving car engineer?
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