主要讲的是通过openVC来进行图像处理的知识

Python CPD 相干点漂移算法的纯Numpy实现。 MIT许可证。 介绍 这是Myronenko和Song编写的相干点漂移算法的纯数字实现。 它为点云提供了三种配准方法：1）规模配准和刚性配准； 2）仿射注册； 3）高斯正则化非刚性注册。 CPD算法是用于对齐两个点云的配准方法。 在这种方法中，将移动点云建模为高斯混合模型（GMM），将固定点云视为来自GMM的观测值。 最佳变换参数将最大后验（MAP）估计最大化，即从GMM绘制观察到的点云。 配准方法适用于2D和3D点云。 有关更多信息，请参阅我的。 点安装 pip install pycpd 从源安装 将存储库克隆到一个位置，称为root文件夹。 例如： git clone https://github.com/siavashk/pycpd.git $HOME /pycpd 安装软件包： pip install . 对

DGCNN.pytorch 此仓库是用于点云学习的动态图CNN的PyTorch实现（DGCNN） （ ）。我们的代码框架是从借用的。 请注意，DGCNN论文中用于分类的网络结构（图3）与该论文第4.1节中的相应描述不一致。 DGCNN的作者采用第4.1节中的分类网络设置，而不是图3。我们使用PS修复了图3中的错误，并在下面给出了修改后的图。 提示：点云实验的结果通常比2D图像面临更大的随机性。我们建议您多次运行实验并选择最佳结果。 要求 Python 3.7 PyTorch 1.2 CUDA 10.0 包装：glob，h5py，sklearn 内容 点云分类 运行训练脚本： 1024点 python main_cls.py --exp_name=cls_1024 --num_points=1024 --k=20 2048点 python main_cls.py --exp_name

由直线、曲线创建图形,using System.Drawing.Drawing2D;的应用例子，C#源代码 Point[] points = { new Point(40, 60), new Point(50, 70), new Point(30, 90)}; GraphicsPath path = new GraphicsPath(); path.StartFigure(); // Start the first figure. path.AddArc(175, 50, 50, 50, 0, -180); path.AddLine(100, 0, 250, 20); // First figure is not closed. path.StartFigure(); // Start the second figure. path.AddLine(50, 20, 5, 90); path.AddCurve(points, 3); path.AddLine(50, 150, 150, 180); path.CloseFigure(); // Second figure is closed. e.Graphics.DrawPath(new Pen(Color.FromArgb(255, 255, 0, 0), 2), path); }

由stl文件生成点云文件，stl许是ascii 码制

跳跃点搜索 Matlab中的跳转点搜索

pye57 Python 包装器，用于读写 .e57 点云文件 示例用法 import numpy as np import pye57 e57 = pye57 . E57 ( "e57_file.e57" ) # read scan at index 0 data = e57 . read_scan ( 0 ) # 'data' is a dictionary with the point types as keys assert isinstance ( data [ "cartesianX" ], np . ndarray ) assert isinstance ( data [ "cartesianY" ], np . ndarray ) assert isinstance ( data [ "cartesianZ" ], np . ndarray ) # other attr

通过C++实现了ICP算法的点云匹配过程，内容包括KdTree搜索算法和SVD算法的实现源码，希望给大家带来参考。

使用真实数据和合成数据对点云的下水道缺陷进行分类。这是下水道和缺陷的3D数据的第一个公开可用的数据集。数据集的大部分由合成数据组成，而真实管道的点云是在丹麦奥尔堡大学的实验室环境中记录的。 AAU Sewer Defect Point Cloud Dataset_datasets.txt testing_pointcloud_hdf5_real.h5 testing_pointcloud_hdf5_synthetic.h5 training_pointcloud_hdf5_real.h5 training_pointcloud_hdf5_synthetic.h5 AAU Sewer Defect Point Cloud Dataset_datasets.zip

ML转换点MPS-CMAES混合 该存储库提供了本文中描述的代码，数据和结果 A. Bolufe-Rohler和Y. Yuan，《机器学习确定混合元启发式方法的过渡点》。 IEEE 2021进化计算大会 该存储库包含： 用于创建用于训练分类器和数据集的数据集的代码。 使用训练有素的模型预测过渡点的优化算法和两个模型（决策树和SVM） 一些优化结果和结果的扩展分析。 ***重要***模型（决策树）已压缩为多个卷，以满足Github的文件大小限制。 运行ML-hybrid之前，请解压缩。