一篇关于利用无人机搭载相机生成点云数据测量树高的文章

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。

Points2Grid 通过OpenTopography设施（ ）运行的数千个作业得到了证明，Points2Grid是一个强大的可扩展工具，可以使用本地网格方法生成数字高程模型（DEM）。 局部网格化算法根据用户提供的半径，使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin，而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点，最多可以计算四个值（最小值，最大值，平均值或反距离加权（IDW）平均值）。 然后将这些值分配给相应的DEM节点，并用于表示该bin表示的邻域上的海拔变化。 如果在给定的bin中未找到任何点，则DEM节点将收到一个空值。 Points2Grid服务还提供了空值归档选项，该选项通过3、5或7个像素的方形移动窗口应用反距离加权焦点均值，以填充DEM中具有空值的像元。 如果LIDAR发射密度超过根据这些数据生成的网格的分辨率，Points2Grid所采用的

本文件规定了智能网联汽车激光雷达点云标注的基本内容、要求以及方法。 本文件适用于智能网联汽车激光雷达点云数据的标注。

以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数，并运用曲率图实现了三维点云数据的配准．对于含有噪声的点云数据，先根据每个点的邻域特性估算其曲率值，然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图．通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析，可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集．对于两两配准，这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中，该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配，由匹配的特征点对进行坐标变换求解，完成了两三维点云的粗略配准，然后运用迭代最近点算法进行精确配准．最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据，结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响，能够快速实现点云数据的精确配准．

一段城市道路的车载激光点云las数据，包含路面、路灯、树木、建筑物、车辆等地物，可用作点云数据处理的实验数据。

ASTM 3D 成像格式的参考实现。 一种用于交换 3D（激光）成像数据的文件格式。 （这项工作没有得到 ASTM 的正式认可。）

一种基于车载激光雷达点云数据的堤坝自动提取方法，唐雪华，姚春静，本文以车载激光雷达点云数据为源数据，在分析点云滤波和堤坝横断面（剖面）空间几何分布特征的基础上，提出了一种基于多项式曲线

记录PointNet PyTorch版本的学习 PyTorch版本PointNet作者Tensorflow版本页面上给出的github地址，这里 数据集 PyTorch版本只给出了ModelNet的数据，只能进行部件分割，但是我想测试S3DIS数据集，所以下载了原作者给的链接中已经处理好的数据，文件为h5格式。 作者对所有的点云进行了采样，每个采样空间是一个立方体，做成一个数据，每个数据有4096个点；一个h5文件中是1000*4096*9个数字，代表1000个点云，每个点云中有4096个点，每个点有9个值xyz，rgb，剩下三个还不知道。 具体处理过程在Tensorflow版本中给出了，太复杂看不太懂。 利用这些处理好的h5文件，结合Tensorflow版本的代码写出PyTorch的数据集class，代码在indoor3d_dataset.py中。 训练 训练的代码基本参考了PyTorch版本的，只是将刚开始数据集的读取改成了S3DIS的，代码在train_indoor_3d.py中。 结果可视化 PyTorch版本用了原作者Tensorflow版本中提供的可视化代码，用ope

基于Intel RealSense SDK 2.0。 测试Intel RealSense D400系列设备(深度相机)，包括Intel RealSense深度相机D435i, D435, D415 可获取以下数据: (1)color image，2D彩色图像 (2)点云 xyz (3)texture image，点云纹理彩色图像，与点云xyz（或者说深度图像）是对齐的 (4)点云 xyzrgb，将2和3组合得到 (5)ir left image，左侧ir灰度图像 (6)ir right image，右侧ir灰度图像