PointCloudConverterX64

Unity Point Cloud Viewer and Tools 2.70版本

变邻域搜索算法matlab代码点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 此代码的算法描述如下：北宾厄姆，北布哈根，约翰逊，俄亥俄州和查德威克（正在审查）：使用激光雷达点云数据评估人为侵蚀和植被丧失覆盖对比的岩性 使用代码时，请引用上述论文。 点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 使用坡度消除趋势点云（PC）数据，并从PC计算地形粗糙度和曲率。 该代码从LAS / LAZ文件中读取地面分类的PC，并在PC上计算几个与地貌相关的指标。 输入文件可以来自激光雷达或运动结构（SfM）PC，但应进行地面分类（有关如何对数据进行地面分类的说明，请参见）。 该算法允许定义半径，该半径用于拟合通过点云的线性平面以使数据去趋势（即，将平均高度为0的点云归一化）。 这些数据用于计算与平均值（粗糙度）的偏差，并识别小溪，阿罗约斯河，切开的峡谷和其他形式的侵蚀过程。 通过改变平面的半径，可以对景观的多个比例进行分析（类似于地形起伏半径的变化）。 该算法以用户定义的间距（例如1m）从PC中选择种子点，并针对具有给定半径的每个种子点计算统计信息。 输出包括一组shapefile和geotiff，它们显示给定半径内PC的统计信

pointcloud_segmentation 用于从点云（室内扫描）进行房间定界和识别（分割）的计算机视觉算法。 -- OpenCV 和 Watershed 测试：使用 OpenCV 进行基本的图像处理 -- 所需的库： - OpenCV（显然）如果缺少任何内容，CMake 将发出警告。 -- 说明（使用终端） -- 1.- 在项目目录上创建一个名为“build”的新目录：~/path/to/project $ mkdir build 2.- 转到该目录并调用“cmake ..”：~/path/to/project $ cd build ~/path/to/project/build $ cmake .. 您应该会看到一些输出，没有错误。 出现了一些新文件！ 3.- 现在输入“make”进行编译：~/path/to/project/build $ make 同样，您应该

一款轻量而功能强大的点云可视化和编辑软件，支持pcd, ply, las等多种格式，轻松打开海量点云数据，支持多方式多字段渲染点云，对点进行方便的查询、量测和编辑，可应用于测绘、高精地图、SLAM等领域。

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读取点云文件，用VCG库对其进行处理，返回三角形网格数据，然后用OpenTK进行绘制。能处理海量的点云文件，300W点数据处理只需10S左右！

标准模式的激光点云数据，可以当做激光点云软件处理的练习数据。

RS到Velodyne 用于将Robosense点云转换为Velodyne点云格式的ros工具，可直接用于下游算法，例如LOAM，LEGO-LOAM，LIO-SAM等。 当前支持XYZI和XYZIRT格式的RS-16和RS-Ruby LiDAR点云。 更多LiDAR型号支持即将推出。 使用情况 1. XYZI 对于来自/rslidar_points XYZI格式的点云： rosrun rs_to_velodyne rs_to_velodyne XYZI 输出点云是Velodyne格式的XYZIR点云/velodyne_points 。 2. XYZIRT 对于来自/rslidar_points XYZIRT格式的点云（请注意，您需要最新的驱动程序才能获得这种类型的点云）： rosrun rs_to_velodyne rs_to_velodyne XYZIRT 输出点云是Ve

scn2pointcloud_tool文档 该工具的目的是实现从CAD模型的格式（例如.obj / .off文件）到具有RGB和标签的点云格式的数据转换。 该工具的转换结果如下。 OBJ文件的可视化： 相应输出的可视化： 该工具是为SUNCG数据集设计的，并且基于SUNCG数据集的数据组织，因此，对于其他CAD模型数据集，该工具可能不完全兼容。 您可以查看此和以获取有关SUNCG数据集的更多详细信息。 该工具是从修改而来的，而是从GAPS修改而来的。 原始GAPS自述文件位于底部。 比比克斯 如果您发现此工具对您的研究有用，请考虑引用我们的。 @InProceedings{Liu_2017_ICCV, author = {Liu, Fangyu and Li, Shuaipeng and Zhang, Liqiang and Zhou, Chenghu and Ye, Rongt