Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection文献中源码，进行多种几何形状的分割。具体的编译及环境配置参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/123949701?spm=1001.2014.3001.5501

KeypointNet 完整的数据集现在可用！ KeypointNet是一个大规模且多样化的3D关键点数据集，通过利用基于ShapeNet模型的众多人工注释，包含来自16个对象类别的83,231个关键点和8,329个3D模型。 我们的论文可在上获得并被CVPR 2020接受。您可以在以下位置浏览我们的数据集 。 消息！ 现在发布了两个有趣的无监督关键点检测器： （无序但SE（3）不变）和 （非SE（3）不变但有序）！ 变更记录 有关更新的数据集信息，请参阅 关键点数据 数据集可以从或下载。 带注释的JSON数据放置在注释下。 此外，我们还提供了下PCD的每个ShapeNet模型采样点云（2048点）。 我们已经为飞机（1022型号），浴缸（492型号），床（146型号），瓶子（380型号），瓶盖（38型号），汽车（1002型号），椅子（999型号），吉他等标签进行了处理和清洗。

IPQ6000数据手册

ICP算法通过迭代的方式解决点云的刚性配准: (1) 基于最近空间距离寻找hard的点对应关系; (2) 求解最小二乘变换。其中第(1)步对待配准点云的初始位置和噪声点/离群点敏感，会导致迭代收敛到错误的局部最小值。在本文中，作者提出了RPM-Net，一种对初始化不太敏感且鲁棒的、基于学习的用于刚性点云配准方法。为此，RMP-Net使用可微的Sinkhorn层和退火(Annealing)技术，利用从空间坐标和局部几何信息中学习到的混合特征，实现点对应(point correspondences)的软(soft)分配。为了提高配准性能，作者引入了第二个网络来预测最佳退火参数。与现有的一些方法不同，RPM-Net可以处理部分可见和丢失correspondences的点云。实验结果表明，与现有的非深度学习和最近的基于深度学习的方法相比，RPM-Net达到了SOTA。

VB程序绘图－Point方法1 Point方法不是用来绘图的，而是用来返回窗体或图片框上指定点的RGB颜色。格式如下： 对象.Point(x, y) 如果由(x, y)坐标指定的点在对象外面，Point方法返回True（-1）。 例9.11 图片放大

铯点云生成器 介绍 Cesium点云生成器（CPCG）是一个基于Java的小型工具，用于根据Cesium 生成点云可视化数据集。 通过使用本地便携式SQLite数据库，它可以获取以XYZ文本文件形式给出的3D点云数据集（可能包括每个点的RGB颜色信息），并生成3DTiles点云，以使用Cesium WebGL Digital Globe进行交互式3D查看。 该工具能够生成多个细节级别，以提高查看性能。 生成的点云数据集可以在可视化基于web客户端，如。 该工具由开发，目前由维护。 项目结构 该项目由几个程序包和文件夹组成，其描述如下： 文件夹 描述 包含Java中的所有源代码 包含用于测试的样本数据 包含项目所需的Java库（ *.jar ） 包含一个Cesium实例，用于可视化查看器/ output_data中存储的生成的点云 运行说明 在您的本地计算机上下载或克隆此存储库：

一 致 性 点 漂 移 算 法 (Coherent Point Drift, CPD)是一种鲁棒的基于高斯混合模型的点集匹配 算法。该算法适用于刚体以及非刚体变换下的多维 点集配准问题，对于噪声、出格点以及缺失点的影 响具有较强鲁棒性。但由于采用的是EM算法框架， 其存在两个缺陷： (1)对于迭代的初始点选取十分敏 感，如果选取不当，极易陷入局部最优解，从而导 致算法的最终匹配结果较差； (2)CPD算法的收敛速 度与待匹配点集大小成反比，从而导致在解决大规 模点集匹配问题时，该算法的运行速度较慢。针对 上述问题，

本设计题目的任务是使用Point类产生Line类。分别通过组合类及派生类两种方法实现，并要求分别给出使用类模板实现的程序。 本设计题的目的是使学生掌握在不同的实现方法中，如何设计相应的构造函数和拷贝构造函数，进一步理解程序调用它们及析构函数的执行顺序，掌握组合类和派生类。另外本设计题目要让学生进一步掌握和理解类模板的技术及其实现方法。

AE入门开发，实现由point数据直接生成TIN。互相学习，相互讨论，一起入门。

Fixed-Point Iteration Newton's Method