Point-Cloud-Processing.rar

主要大致区分了一下，包含大约290个车辆数据，均为txt格式文件

点云进行matlab三维重建,matlab三维点云显示,matlab源码.zip

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。

ArcEngine根据栅格文件获取x,y和高程信息

三维点云关键点配准与识别过程中存在寻找匹配对不理想、大量误匹配对及配准与识别准确率下降等问题,提出了一种新颖的关键点误匹配剔除方法。在关键点检测阶段, 基于边缘点及其邻域点大多分布在同侧的特性, 提出了一种边缘点检测算法, 剔除处于边缘的关键点, 以提高关键点的可重复性和可匹配性, 并降低关键点特征匹配的误匹配率。在关键点特征匹配阶段, 对经由最近邻算法得到的初始关键点匹配对, 通过Kmeans算法和分裂法, 剔除掉大量错误的关键点匹配对, 从而提高三维点云之间关键点的匹配率。实验结果表明, 该方法能够剔除完整三维点云匹配完整三维点云、完整三维点云匹配杂乱且有遮挡的三维点云、部分点云匹配部分点云所产生的大量关键点误匹配对, 提升了关键点匹配效果；同时在时间上, 本文算法较随机取样一致性算法更有效率, 是最邻近算法的有益补充。

泊松重建能完成点云表面的曲面重建，在许多领域应用广泛。水密性等

根据网上基于划分法k-means的聚类算法，我做了改进。可以预设一个最大的类数和一个半径，自动划分合适的类。最终将随机三维点云聚类完成后显示为不同颜色。

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需要预先求解出彩色镜头的内参、彩色镜头到雷达的外参，输入数据：存有以上相关参数的yaml文件、彩色照片、velodyne的pcd点云文件，输出输出：彩色的ply文件、点云投射到彩色照片的结果。