PointCloud_B-Spline 将3d点云拟合到曲线

国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。

关于3d扫面的点云数据重建的论文总结，希望可以帮助到有需要的人

KinectV2 使用Kinect V2的3D点云 libfreenect2用于与kinect点云库进行接口，该库用于从图像中获取点提示并使用点云库进行可视化 框架抓取器的功能在Kinect2Grabber类中存在。将抓取器/ Kinect2Grabber构建为 采集器/ Kinect2Grabber- $ mkdir构建采集器/ Kinect2Grabber- $ cd构建&& cmake ..采集器/ Kinect2Grabber- $ make install 然后通过使用grabber /目录中的CMakeLists.txt构建可执行文件。可执行文件链接到通过构建Kinect2Grabber生成的共享库libkinectgrabber.so。 跑步： 采集器-$ sudo ./grabber

EMD的matlab代码分享用于点云地球移动距离 (EMD) 的 PyTorch 包装器 依赖 代码已经在 Ubuntu 16.04、PyTorch 1.1.0、CUDA 9.0 上测试过。 用法 首先编译使用 python setup.py install 然后，将lib文件复制到主目录， cp build/lib.linux-x86_64-3.6/emd_cuda.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so . 然后，您可以简单地使用它 from emd import earth_mover_distance d = earth_mover_distance(p1, p2, transpose=False) # p1: B x N1 x 3, p2: B x N2 x 3 例如检查test_emd_loss.py 。 作者 cuda代码最初由范浩强编写。 PyTorch 包装器是由莫开春编写的。此外，顾家远也提供了帮助。 执照 麻省理工学院

3D点云语义分割很少 由创建 介绍 该存储库包含由Na Na Zhao，Tat-Seng Chua和Gim Hee Lee撰写的CVPR 2021论文“”的PyTorch实现。 对点云语义分割的许多现有方法都进行了完全监督。 这些完全受监督的方法严重依赖于大量标记的训练数据，这些数据很难获得，并且不能在训练后泛化为看不见的课程。 为了减轻这些局限性，我们提出了一种新颖的关注感知的多原型转导性少击点云语义分割方法，以在给定一些标记示例的情况下对新类进行分割。 具体来说，每个类别都由多个原型代表，以对3D点云的复杂数据分布进行建模。 随后，我们采用转导标签传播方法来利用标记的多原型与未标记的查询点之间以及未标记的查询点之间的亲和力。 此外，我们设计了一个可引起注意的多层特征学习网络，以学习可捕获点之间语义相关性和几何相关性的判别性特征。 我们的方法在两个基准数据集上的不同的短镜头点云分割设置

简单的3d点云显示以及生成深度图，C++代码 ，用的pcl

行业分类-作业装置-一种基于2D激光雷达3D点云扫描装置及配准算法.7z

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利用Python实现的空间点聚类算法，设有一空间点云数据，输入之后，设定要聚类的数目，然后可以得到每个类别的中心点以及每个类别的点集。测试程序中会用到vtk进行显示，使用者自行下载安装vtk(pip install vtk)。