内有常用的大量点云数据，有PLY格式，TXT格式，供初学者参考。

本文 重 点 研究点云数据编码压缩方法和邻域搜索算法。(1)、根据点云数据的特点，建立八叉树模型，对原始数据进行坐标变换，映射到正整数空间，在此基础上计算数据的Morton码。对Morton码排序、求差，统计码长，提出了一种改进Morton码的方法。该方法提高了Morton编码的连续性，降低了八叉树的深度，减少了数据存储量。并可应用三维行程编码等方法进一步压缩优化后的Morton码。试验结果证明了算法的有效性。(2)、把应用在四叉树模型的编码邻域算法推广到空间的八又树模型，并与栅格邻域搜索算法做定性比较。此外，还简单介绍了Delaunay三角划分方法及其优化准则，Hoppe的三角网格重构算法。

三维重建算法 MATLAB 点云数据

混合云数据中心运维管理发展。未来5~10年，云计算、大数据、移动互联、物联网和社交工具等将引领信息化技术发展的趋势。随着这些技术的广泛、深入应用，将对IT带来巨大变革，同时也改变了运维管理的工作内容、工作模式。 信息化架构的不断演变，使得运维管理既要兼容多种基础架构，并对封装后的信息化基础架构服务和业务应用服务进行保障，驱动组织向主动优化、服务导向的运维模式提升。

这个代码用于提取点云，支持Python运行平台，很不错的一个代码。

基于点云数据的三维建模实例教程，使用徕卡仪器进行数据采集，Cyclone软件进行数据处理，使用多种软件进行建模

资源内包含一个VS2013工程项目，在Windows下用C++实现ICP和NDT两种配准算法，代码修改自PCL官网例程，并配有中文注释，内含点云文件，可直接运行，不懂的地方可以阅读readme文件。

该资源包括Windows下配置python+pcl的全套资料，包括Microsoft Visual C++ 2015 Build Tools，PCL-1.8.1-AllInOne-msvc2015-win64.exe，pcl-1.8.1-pdb-msvc2015-win64，gtk+-bundle_3.10.4-20131202_win64，python-pcl，python_pcl-0.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl，除此之外还有安装教程，本人已经配置成功，希望能给别人带来方便。

点云数据，包括原始数据以及从中提取的道路，房屋等数据

利用KMeans算法对点云数据进行分类,例如可以提取出点云数据里的房屋、道路等。