该资源为博客《激光雷达点云与单幅图像配准/映射变为彩色点云》案例中的点云数据。

该资源为博客《激光雷达点云与单幅图像配准/映射变为彩色点云》中所用的二维图像

博客地址：STM32实现光照强度传感器（BH1750）（标准库与HAL库实现） https://blog.csdn.net/XiaoCaiDaYong/article/details/127677513?spm=1001.2014.3001.5502

针对在不同视角下所获得的三维点云数据，提出了一种基于特征提取的点云自动配准算法。算法根据点云在不同半径内的法向量变化度来提取特征点，综合利用点云局部点的三种几何特征搜索匹配点对。通过利用距离约束条件来获取准确匹配点对并计算初始配准参数。精确配准阶段采用改进的迭代最近点(ICP)算法完成二次拼接。实验结果表明，与传统ICP算法相比，该算法在运行时间与精确度上都有着明显的提升。

matlab icp源码项目目标： 开发用于将部分点云与 3D CAD 模型配准的管道 运行代码时涉及的步骤： 在你希望运行代码的目录中创建一个 BUILD 文件夹，CMkeLists.txt 和 CODE.cpp 传递给代码的参数应该放在构建中 代码接受 3 个参数参数 1 = Kinect 点云参数 2 = CAD 文件参数 3 = ICP 的迭代次数 CAD 文件的预处理： .stl 格式的 CAD 模型以毫米为单位转换为 .pcd 和米。 （将 cad 缩小 0.001） 获得可接受输出的重要约束条件： Kinect 位置不应该改变，因为 Kinect 相对于机器人底座的转换是在代码中硬编码的。 湾要注册的对象放置在一定高度。 在迄今为止获得的结果中，该物体被抬高到了 6-7 厘米以上。 （白色小立方体）在代码中，我们砍掉了 示例 CMakelists、用于获取 Kinect 相对于 Base 的转换的 Matlab 代码以及用于获取从 Kinect 到机器人 Base 的转换的 Matalb 代码都存在于 zip 文件中。 代码将使用“cmake ..”和“make”进行编译

利用ICP算法测试点云配准情况，并基于ICP算法，应用kd-tree与icp算法相结合的方式。对点云配对的指派问题进行更好的处理，从而得到更好的点云配准结果。本文采用的编程环境为MATLAB2022，文章末尾含ICP和icp与kd-tree相结合的核心代码即：放置的是函数文件，没有方式.m文件。 来源于大二期末大作业，做的一般，希望能够帮助到你。（通过latex生成的论文）

C++标准库(第二版).pdf与STL源码剖析.pdf下载-附件资源

点云配准算法

原文来自Python实用宝典：Python 超级简单精准计算地点日出日落时间 本来想浪漫一把去看个日出，过去后看见天上挂着个大太阳的尴尬情景你经历过吗？ 本来想去海边看个日落，结果车到了，太阳也落了的悲伤情景你经历过吗？ 我们今天要用Python解决的，就是这种尴尬情况：想到某个地点看日出日落，却不知道那个地方准确的日出日落时间。 需要使用的包是 Astral ，这个包能通过你提供的经纬度并利用相应的数学知识计算日出日落时间。下面就来以西涌三号沙滩为例，告诉大家怎么样超级简单地计算某个地点日出日落的时间。 一、准备 进行这个实验，你需要安装 python3. 如果你还没有安装，可以看这个教程

STM32F4xx系列的DSP和标准外设库是一个完整的软件包，包括所有标准外设的设备驱动程序，用于STM32F4xx设备的32位Flash微控制器