从理论到应用 | 三维点云处理新机器视觉关注共 303字，需浏览 1分钟 ·2022-07-08 17:46 三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。从技术角度看，在三维重建、 SLAM 、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软 Kinect 、iPhone FacelD 及 AR / VR 应用，都需要基于点云的数据处理。三维点云技术应用广，需求庞大，但技术难度高，更难找到系统学习三维点云的资料，自学要多走很多弯路。通过课程学习，能够高效入门，系统学习点云多种算法。三维点云处理-第9期扫码咨询客服备注【788】，优先通过哦！ 浏览 26点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 点云及三维图像处理综述小白学视觉0C++异步从理论到实践！云加社区0敏捷开发:从理论到团队落地不止dotNET0从理论到实践，ViT-1.58b 在复杂 Transformer 架构中的应用 ！点击下方卡片，关注「集智书童」公众号点击加入👉「集智书童」交流群想要了解更多：前沿AI视觉感知全栈知识👉「分类、检测、分割、关键点、车道线检测、3D视觉（分割、检测）、多模态、目标跟踪、NerF」行业技术方案👉「AI安防、AI医疗、AI自动驾驶」AI模型部署落地实战👉「CUDA、TensorRT、N三维点云数据集小白学视觉0Kubernetes 集群升级指南：从理论到实践k8s技术圈0C++异步从理论到实践总览篇C语言与CPP编程0激光点云滤波处理小白学视觉0企业级CDP实操指南白皮书，从理论到实践数据D江湖0CloudCompare三维点云（Point Cloud）处理软件CloudCompare是一款三维点云（PointCloud）处理软件，可以方便地使用计算法向量、优化法向量、泊松构网、滤波等功能。点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报
