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:
2022-04-18 17:51:21 187.78MB visualization point-cloud cesium cesium-3dtiles
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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,
2022-04-09 15:04:07 1.86MB CPD 匹配
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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。
2022-04-06 21:51:20 7KB 组合类 派生类
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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。
2022-04-06 21:33:13 74KB 点shp c# ae tin
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Fixed-Point Iteration Newton's Method
2022-04-03 13:04:59 52KB Fixed-Point Iteration
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用卷积滤波器matlab代码3D点云分析中的深度学习:配准,对象检测和分段。 基于点云的论文调查 登记 判别性优化:点云注册的理论和应用,2017年 使用深度神经网络自动编码器进行本地化的3D点云注册,2017年。 彩色点云注册,2017年。 使用2个点+法线集快速注册点重叠小的点云,2017年。 密度自适应点集注册,2018年。 学习和匹配用于点云注册的多视图描述符,2018年。 3DFeat-Net:对点云注册的本地3D功能进行了弱监督。 点云注册的逆成分判别优化,2018年。 通过翻译搜索匹配旋转不变特征来进行高效的全球点云注册,2018年。 HGMR:适用于自适应3D注册的分层高斯混合,2018年。 使用混合混合物模型进行稳健的广义点云注册,2018年。 灵活的多线索测光点云注册的通用框架,2018年。 PointNetLK:使用PointNet进行点云注册,2019年。 SDRSAC:基于半定点的无对应鲁棒点云注册的随机方法,2019., FilterReg:使用高斯滤波器和扭曲参数化的鲁棒高效的概率点集配准,2019, PointNetLK:使用PointNet进行的健壮高
2022-04-01 11:24:17 4KB 系统开源
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TEASER ++:快速且可认证的3D注册 TEASER ++是使用C ++编写的具有Python和MATLAB绑定的快速且可靠的点云注册库。 关于 左:由生成的对应(绿线和红线分别表示根据地面真实情况的离群值和离群值对应)。右:由TEASER ++估算的对齐方式(绿色点表示由TEASER ++找到的像素)。 TEASER ++可以解决3D中两点云之间的刚体转换问题。即使输入的对应关系中有大量异常值,它也能很好地执行。有关概念的简短介绍,请我们的。有关更多信息,请参阅我们的论文: , ,和 , “TEASER:快速认证的点云登记”。 [cs,math],2020年1月。( ) 和 ,“具有极高异常值率的鲁棒配准的多项式时间解决方案”,《机器人技术:科学与系统》(RSS),2019年。( ) 如果您发现此库有用或在您的项目中使用它,请引用: @article { Yang20
2022-03-31 10:45:01 30.32MB robotics optimization slam point-clouds
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一个Mathlab算法,主要用来解决karmarkar 内点法
2022-03-30 11:12:19 1KB Karmar Interior Point
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随着高分辨率3D扫描设备获取的大规模点采样几何的出现,开发有效的算法来处理这类具有大量几何细节和复杂拓扑的模型变得越来越重要。 作为预处理步骤,表面简化对于后续操作和几何处理非常重要,也是必需的。 基于自适应均值漂移聚类方案,提出了一种曲率感知的自适应重采样方法,用于点采样几何简化。 生成的采样点是非均匀分布的,并且可以以曲率感知的方式考虑局部几何特征,即在简化模型中,采样点在高曲率区域中密集,而在低曲率区域中稀疏。 所提出的方法已经实现并通过几个示例进行了演示。
2022-03-25 22:34:33 1.62MB curvature; re-sampling; point-sampled geometry
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Share Point 2013 必备3 AppFabric1.1 需要执行的命令为 prerequisiteinstaller.exe /Appfabric:WindowsServerAppFabricSetup_x64,exe
2022-03-24 11:36:19 8.72MB Share Point 2013 必备3
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