cvl-robot's diary

研究ノート メモメモ https://github.com/dotchang/

2018-06-01から1ヶ月間の記事一覧

Open3DのReconstruction systemをC++に移植(その3-1 integrate_scene)

integrate_scene.h #pragma once // Open3D: www.open3d.org // The MIT License (MIT) // See license file or visit www.open3d.org for details #include <Core/Core.h> #include <IO/IO.h> #include <Visualization/Visualization.h> void integrate_scene_main(std::string path_dataset, std::string path_in</visualization/visualization.h></io/io.h></core/core.h>…

Open3DのReconstruction systemをC++に移植(その2-1 register_fragment)

register_fragments.h #pragma once // Open3D: www.open3d.org // The MIT License (MIT) // See license file or visit www.open3d.org for details #include <Core/Core.h> #include <IO/IO.h> #include <Visualization/Visualization.h> void register_fragments_main(std::string path_dataset_); register_fr</visualization/visualization.h></io/io.h></core/core.h>…

Open3DのReconstruction systemをC++に移植(その1-3 make_fragment)

openFrameworksの呼び出し部分の例と実行結果。 ofApp.cpp // Open3D: www.open3d.org // The MIT License (MIT) // See license file or visit www.open3d.org for details #include "ofApp.h" #include "make_fragments.h" #pragma comment(lib, "Open3D.l…

Open3DのReconstruction systemをC++に移植(その1-2 make_fragment)

make_fragmentのc++移植の続き opencv_pose_estimation.h #pragma once // Open3D: www.open3d.org // The MIT License (MIT) // See license file or visit www.open3d.org for details #include <Core/Core.h> #include <IO/IO.h> #include <Visualization/Visualization.h> #include <opencv/cv.h> std::tuple</opencv/cv.h></visualization/visualization.h></io/io.h></core/core.h>

Open3DのReconstruction systemをC++に移植(その1-1 make_fragment)

Open3DのReconstruction Systetmは,距離画像とカラー画像の動画シーケンスから立体モデルを復元するためのPythonチュートリアルです。 詳細はこちらにあります。 Reconstruction system — Open3D 0.1 dev documentation テストデータは、上記で紹介されてい…

c++版Open3DのVisualizationは、openFrameworks0.10.0で自前で作ると便利。

Open3Dは、3次元点群処理が簡単に出来て便利です。ですが、いくつか弱点があって ・Visualizationが便利なようで自由が利かず不便 ・フォーマットが良く分からなくなることがある。ex. PointCloudとTriangleMeshの違いは? ・他のライブラリとのリンクが不便…

自分用読むべき論文メモ 2018年06月版

Optimal and Autonomous Control Using Reinforcement Learning: A Survey - IEEE Journals & Magazine 機械学習は、制御の自動化の方向へ進んでいくのは間違いない。 Dex-Net by BerkeleyAutomation 自動ビンピッキング Kinematic and Dynamic Solvers | Th…