2015年中国地市级行政边界数据，下载自中国科学院地理科学与资源研究所资源环境数据云平台，需要的自取。
2021-06-23 15:28:53
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针对现有迭代最邻近点(ICP)算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用主成分分析法进行点云数据粗配准,获得良好点云姿态;其次,采用点云重心距离特征进行边界检测并提取待配准点云边界;在此基础上,利用K-D树在两点云边界中查找对应最近点对,并通过单位四元数法进行坐标转换,求得平移矩阵及旋转矩阵,从而实现快速、精确的点云数据配准.实验结果表明:与经典ICP算法、现有改进ICP算法相比,本文中点云边界特征点的提取简单快速,极大简化了配准点集,简化率达到2.24%,改进方法的配准效率提高了25.8%.本文算法在保证精度基础上有效提高了配准效率,适用于数据量较大的点云数据配准.
2021-06-21 16:51:38
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bsphere.h
AC 库使用 Ritter 算法的迭代版本计算 N 维近似边界球。
没有依赖项的单个头文件。
编译为 C 或 C++。
使用步幅，因此可以不加修改地传递顶点缓冲区。
适用于 N > 0 维。
公共区域。
如何使用
该实现是一个独立的 C 函数，可以粘贴到您自己的代码中并根据需要进行自定义。
如果您更喜欢使用bsphere.h ，只需包含它。 它遵循与优秀相同的约定，即必须定义BSPHERE_IMPLEMENTATION符号才能打开函数实现。 因此，典型用法将在项目中的一个C 或 C++ 文件的底部包含以下内容：
#define BSPHERE_IMPLEMENTATION
#include "bsphere.h"
应用程序接口
bounding_sphere()
Computes a bounding sphere for a list of poi
2021-06-20 21:03:31
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