欧几里德分割法称之为标准的距离分离，另外一种分割方法是条件聚类算法，这个条件的设置是可以由我们自定义的，因为除了距离检查，聚类的点还需要满足一个特殊的自定义的要求，就是以第一个点为标准作为种子点，候选其周边的点作为它的对比或者比较的对象，如果满足条件就加入到聚类的对象中。
2021-11-13 23:36:04
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本代码是正点原子mini板子基于机智云平台开发的一套程序，是采用HAL库来编写的，具有一定的实际意义。
2021-10-23 20:09:20
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三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。PointNet++是点云处理深度学习里程碑式的工作，启发了很多后续研究。
原作的PointNet++代码使用Python2.7和tensorflow1.4。本课程将PointNet++代码更新至Python3并在tensorflow1.13上演示。
本课程对TensorFlow版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括：
（1）提供三维点云数据集ModelNet40、ShapeNet和Scannet的下载、可视化软件和方法；
（2）在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试；
（3）详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节，并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。
2021-10-11 17:55:09
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PCL版本: 1.7.1
IDE: Visual Studio 2010
文件说明: rabbit.pcd和cube_filtered.pcd为点云样本
icp.cpp为用例代码，展示了ICP的用法，实现了点云的配准。
2021-09-08 16:03:50
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三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。作为点云处理深度学习方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。
本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括：
（1）提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法；
（2）在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试；
（3）详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节，并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。
需要学习TensorFlow版PointNet++的学员可前往本人推出了课程《PointNet++点云处理TensorFlow版》
2021-08-21 15:32:21
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