这个 MATLAB 应用程序（使用 MATLAB Guide 制作的 GUI）可以打开并开始 MS PowerPoint 文件的幻灯片放映。 此外，滑动导航（上一个/下一个）可以通过在相机馈送中捕获的手势来控制。 转至下一张幻灯片：手势，即手掌（左手或右手），单指（任何人）张开并保持闭合。 转到上一张幻灯片：手势，即用两个手指（任意两个）张开手掌（左手或右手），然后休息。 手势识别：步骤1）在YCbCr图像中使用颜色分割进行手检测； 步骤 2) 使用 MLP 网络进行手指计数。 PowerPoint Control 使用 Matlab actxserver 完成。 可以使用其他方法确定手指计数。 它将在下一个版本中更新。

约MVBB 地位 建造 单元测试 快速算法，用于计算3D点云的最小体积定向边界框的近似值。 在3D中为给定点云计算面向最小体积的边界框是计算机科学中的难题。 确切的算法是已知的，并且在3D中的点数为立方量级。 目前尚不知道一种更快的精确算法。 但是，对于许多应用程序，最小体积定向边界框的近似值是可以接受的，并且已经足够准确。 这个项目是为研究而开发的。 这个符合小型标准的C ++ 11库可以内置到共享库中，也可以直接包含在现有的C ++项目中。 我并不为几年前编写的基础代码感到特别自豪，但是考虑到PR的重构和清理是非常受欢迎的！ 该库包含以下代码： 计算定向的最小体积盒的近似值（多线程支持：OpenMP）， 在2D中计算点云的凸包， 计算二维点云的最小面积矩形， 点云的2d投影， 使用复杂的拆分技术快速构建kD-Tree（n维，模板化），可在拆分过程中优化质量标准， 通

点云处理

KiTTI数据处理和3D CNN用于车辆检测 用于车辆检测的3D CNN 使用PointCloud数据进行车辆检测的3D全卷积网络参考：点云中用于车辆检测的3D全卷积网络 主文件是“ model_01_deconv.py” 数据加载功能为“ input_velodyne.py” 示例（3D边界框：8个顶点）不执行NMS 需求 Python 张量流 ROS Python-PCL（如果不使用pcl，请在input_velodyne.py中注释掉相关代码 KiTTI数据处理 数据集是KITTI 3D对象检测数据集 Velodyne PointCloud 培训标签 校准

径向基函数/薄板样条 3D 点集翘曲。 p3do = rbfwarp3d( p3d, ps, pd, varargin) 输入： p3d：3d 点集ps：3d 源地标 [n*3] pd: 3d 地标 [n*3] 方法： 'gau',r - 对于高斯函数 ko = exp(-|pi-pj|/r.^2); 'thin' - 对于薄板函数 ko = (|pi-pj|^2) * log(|pi-pj|^2) 输出： p3do：输出点集佛罗里达州布克斯坦“主要翘曲：薄板样条和变形的分解。” IEEE 翻译模式肛门。 马赫英特尔。 11, 567-585, 1989。

JPS算法的实现！（C#版本）

runtime error R6002 -floating point support not loaded 将未出现过该错误的电脑中Keil的\ARM\ARMCC\bin\armlink.exe复制，覆盖掉报错电脑中的Keil安装目录下\ARM\ARMCC\bin\armlink.exe即可。每天出现该报错，覆盖即可。

E.L.Lehmann, G.Casella - Theory of point estimation. 2nd edition

PyTorch中PointPillars架构的简洁实现

point_pair_feature_pcl point_pair_feature_pcl是的点对特征匹配算法的并行实现。 它是复制和修改版本 要求 要构建此项目，您将需要： 点云库（PCL 1.8）：内置CUDA支持。 CUDA> 10 的cmake 2.8 编译并运行 在编译项目之前，请先检查设备的cuda功能。 您可以在CUDA_NVCC_FLAGS中的CMakeLists.txt文件上设置特定功能。 mkdir build cd build cmake .. make ./demo