通过激光雷达获得的散乱点云,通常无法直接应用于实际工作.文中研究了激光雷达点云的可视化以及点云数据交互式计算快速截取近似断面的方法,利用八叉树遍历进行点云选择,通过框选多边形生成近似横截面,并进行顶点拾取和测量.通过对某地点云数据实验,得到的横截面可以较好地反映地形变化,甚至可以显示出植被在该截面上的分布形态.文中方法通过建立三维点云的索引关系,减少了交互中的计算量,提高了点云交互的效率,适用于大数据量三维点云的处理,可应用于地形测绘、电力勘察设计等领域.

Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection文献中源码，进行多种几何形状的分割。具体的编译及环境配置参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/123949701?spm=1001.2014.3001.5501

该工具箱包含一个称为PAREIDOLIA的GUI，并与其他免费软件（例如PDAL和POTREE）接口。 某些操作可能需要http://pr.centrogeo.org.mx/toolboxes.html提供的其他工具箱

三维点云处理经典数据集+斯坦福兔子PCD+PLY格式，也可以联系我白嫖。哈哈

PDF-SLAM-点云处理-pcl点云库入门到精通

这是学习点云处理的入门教程，其中附带源码，有利于大家快速查找，学习。主要针对激光雷达场景使用。使用方便，上手简单，容易掌握。

点云处理 一些关于点云处理的项目。

点云处理

点云处理工具软件，对xyz格式的点云数据进行下采样，滤波和三角化处理，xyz格式的点云数据文件及其格式另行说明

PCL 点云图处理库 的资料，3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分，点云的识别。分割，重采样，配准曲面重建等处理大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴， 特征描述与提取相关的概念与算法 1.3D形状内容描述子（3D shape contexts） 利用描述子建立曲面间的对应点在3D物体识别领域有广发的应用，采用一个向量描述曲面上指定点及邻域的形状特征，通过匹配向量的值来建立不同曲面点的对应关系，此相邻则则称为指定点的俄描述子，经典描述子的3D形状内容描述子结构简单，辨别力强，且对噪声不敏感， 2，旋转图像（spin iamge） 旋转图像最早是由johnson提出的特征描述子，主要用于3D场景中的曲面匹配和模型识别， 3,涉及的算法相关的资料 3D形状内容描述子