ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

From Depth Maps to Point Clouds: A Hands-On Tutorial with Open3D in Python

Автор: Nicolai Nielsen

Загружено: 2021-10-18

Просмотров: 30114

Описание: Inside my school and program, I teach you my system to become an AI engineer or freelancer. Life-time access, personal help by me and I will show you exactly how I went from below average student to making $250/hr. Join the High Earner AI Career Program here 👉 https://www.nicolai-nielsen.com/aicareer (PRICES WILL INCREASE SOON)

You will also get access to all the technical courses inside the program, also the ones I plan to make in the future! Check out the technical courses below 👇

_____________________________________________________________

In this video 📝 we are going to take a look at how to Create Point Clouds from Depth Maps in Open3D with Python. We will go over a couple of examples where we create point clouds from depth images together with the corresponding color image. In the next video, we are going to create our own point clouds from a camera with stereo vision and deep learning.

If you enjoyed this video, be sure to press the 👍 button so that I know what content you guys like to see.

_____________________________________________________________

🛠️ Freelance Work: https://www.nicolai-nielsen.com/nncode

_____________________________________________________________

💻💰🛠️ High Earner AI Career Program: https://www.nicolai-nielsen.com/aicareer
👨‍💻 Learn Software Engineering instead with my good friend Tech with Tim: https://coursecareers.com/a/NicolaiAI...

⚙️ Real-world AI Technical Courses: (https://www.nicos-school.com)
📗 OpenCV GPU in Python: https://www.nicos-school.com/p/opencv...
📕 YOLOv7 Object Detection: https://www.nicos-school.com/p/yolov7...
📒 Transformer & Segmentation: https://www.nicos-school.com/p/transf...
📙 YOLOv8 Object Tracking: https://www.nicos-school.com/p/yolov8...
📘 Research Paper Implementation: https://www.nicos-school.com/p/resear...
📔 CustomGPT: https://www.nicos-school.com/p/custom...

_____________________________________________________________

📞 Connect with Me:
🌳 https://linktr.ee/nicolainielsen
🌍 My Website: https://www.nicolai-nielsen.com/
🤖 GitHub: https://github.com/niconielsen32
👉 LinkedIn:   / nicolaiai  
🐦 X/Twitter:   / nielsencv_ai  
🌆 Instagram:   / nicolaihoeirup  

_____________________________________________________________

🎮 My Gear (Affiliate links):
💻 Laptop: https://amzn.to/49LJkTW
🖥️ Desktop PC:
NVIDIA RTX 4090 24GB: https://amzn.to/3Uc7yAM
Intel I9-14900K: https://amzn.to/3W4Z5Cb
Motherboard: https://amzn.to/4aR6wBC
32GB RAM: https://amzn.to/3Jt2XVR
🖥️ Monitor: https://amzn.to/4aLP8hh
🖱️ Mouse: https://amzn.to/3W501GH
⌨️ Keyboard: https://amzn.to/3xUGz5b
🎙️ Microphone: https://amzn.to/3w1F1WK
📷 Camera: https://amzn.to/4b4Ryr9

_____________________________________________________________


Tags:
#Open3D #PointClouds #ComputerVision

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
From Depth Maps to Point Clouds: A Hands-On Tutorial with Open3D in Python

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Transform Depth Maps into Stunning Point Clouds with Open3D and Python

Transform Depth Maps into Stunning Point Clouds with Open3D and Python

3D Point Cloud Course for Beginners in 99-minute  (CloudCompare, Python, Potree, Segmentation)

3D Point Cloud Course for Beginners in 99-minute (CloudCompare, Python, Potree, Segmentation)

Начало работы с базовой обработкой облаков точек в Open3D с помощью Python

Начало работы с базовой обработкой облаков точек в Open3D с помощью Python

Open3D Python Tutorial

Open3D Python Tutorial

Photogrammetry Inside Blender // My New 4.3 Addon

Photogrammetry Inside Blender // My New 4.3 Addon

ICP & Point Cloud Registration - Part 1: Known Data Association & SVD (Cyrill Stachniss, 2021)

ICP & Point Cloud Registration - Part 1: Known Data Association & SVD (Cyrill Stachniss, 2021)

From Point Clouds to Surfaces: A Tutorial on Surface Reconstruction with Open3D and Python

From Point Clouds to Surfaces: A Tutorial on Surface Reconstruction with Open3D and Python

Transforming 2D Images into 3D Metric Point Clouds with Depth Anything

Transforming 2D Images into 3D Metric Point Clouds with Depth Anything

Occupancy Grid Maps  (Cyrill Stachniss)

Occupancy Grid Maps (Cyrill Stachniss)

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

Для Чего РЕАЛЬНО Нужен был ГОРБ Boeing 747?

Срочное обращение военных / Москве поставлены условия

Срочное обращение военных / Москве поставлены условия

Как работает трассировка лучей в видеоиграх и фильмах?

Как работает трассировка лучей в видеоиграх и фильмах?

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Как производятся микрочипы? 🖥️🛠️ Этапы производства процессоров

Создание потрясающей 3D-сетки из облаков точек (версия Python)

Создание потрясающей 3D-сетки из облаков точек (версия Python)

Iterative Closest Point (ICP) - Computerphile

Iterative Closest Point (ICP) - Computerphile

Лучшие модели оценки глубины (MiDaS, Depth Pro, Depth Anything v2, DepthCrafter, Marigold, Metric3D)

Лучшие модели оценки глубины (MiDaS, Depth Pro, Depth Anything v2, DepthCrafter, Marigold, Metric3D)

Outlier Removal - Point Cloud Processing in Open3D with Python

Outlier Removal - Point Cloud Processing in Open3D with Python

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]