点群からメッシュへ変換する主要アルゴリズム解説｜マーチングキューブ・Poisson法
LiDARや3Dスキャナで取得した「点群（Point Cloud）」は、そのままでは単なる座標の集まりに過ぎません。これをゲームエンジンで表示したり、3Dプリンタで出力したりするためには、点と点 ...
【保存版】Pythonで始める3次元点群処理（3D Point Cloud）の基礎とおすすめライブラリ
この記事では、近年自動運転やメタバース、デジタルツインの発展に伴い注目を集めている「3次元点群（3D Point Cloud）処理」の技術概要と、Pythonで扱える便利なライブラリにつ ...
【論文】Point2Vec for Self-Supervised Representation Learning on Point Clouds
※ただの翻訳とポイントを書いたメモです。正確性は保証していません。
アブスト近年自己教師付き学習フレームワークであるdata2vecは、マスクされた学生-教師アプローチを使用して様々 ...
【Python_点群処理】点群データをメッシュに変換してプロットする方法
今回は点群からメッシュを作成して可視化してみます。
メッシュの作成方法はいくつかありますが、今回は点群からドロネー三角形を計算してメッシュを生成します。
ドロネー ...
【解析手法一覧】3次元点群処理を学ぶ
点群とは点の集まりで構成されるデータで、 3次元の座標であるX,Y,Zで表現されます。
点群データは3次元測量によって取得できるデータであり、膨大な数の細かい点が集まって構成 ...
【3D点群処理】Pythonで点群を3次元プロットして可視化する方法4選
Pythonで3次元点群を表示する方法をいくつか紹介します。
今回使用するデータは、1000点からなる球の形をした点群です。
numpy配列でサイズ (1000,3) ...
【Pythonチュートリアル】GoogleColabでOpen3Dを動かして可視化する
Open3D 0.16 以降のバージョンではGoogleColab上で点群を可視化する機能が追加されました。
draw_plotlyメソッドを使うことで、 Open3Dの点群 ...
【Python】Open3DでICPを実装して位置合わせ(レジストレーション)
Iterative Closest Point (ICP)は、3D点群の注目する点に最も近い点を求めるアルゴリズムです。このアルゴリズムは、2つの点群の間で最適な位置関係を見つけるた ...
【Python】Open3DでKDTreeを実装して近傍点探索
KDTree (K-dimensional tree)は、3D 空間内の点の集合を効率的に検索するためのデータ構造です。
KDTreeは、点集合を二分探索 ...
LiDAR点群の3D物体検出入門：KITTIのデータ形式からPythonでの可視化まで
自動運転技術において、周囲の車両や歩行者を「正確な距離」で把握することは不可欠です。従来の2D画像による物体検出に加え、近年ではLiDAR ...