cs263项目 Google App Engine 上的点云处理 现在有相对便宜的 3d 传感器可供消费者使用，例如 Microsoft Kinect。 大多数点云处理是在带有 PCL 库的 PC 上完成的。 这是我第一次尝试在云中进行点云计算。 目前支持：通过网页上传点云。 列出点云。 以编程方式从 kinect 传感器上传点云。 任务队列用于处理 PCD 文件。 Memcache 用于缓存点云列表。 Datastore 用于存储点云信息（即类型、数据格式、分辨率和名称）。 Blobstore 用于存储由点本身组成的点数据，它们存储在数据存储中。 Selenium测试 您将不得不修改 PCD 文件位置的测试。 似乎不支持相对路径。 在 project/tests/ 中加载 selenium 测试套件

斯坦福bunny兔子点云，包含txt、ply、pcd、iv全部版本，验证可用

使用PCL的点云滤波程序，调用PCL枯函数建立Kdtree，进行点云滤波

引入了PREDATOR模型，该模型用于成对点云注册，它非常关注重叠区域。用于两点云的潜在编码之间的早期信息交换。以这种方式，将潜在表示转换为每个点特征的后续解码以相应的另一个点云为条件，从而可以预测哪些点不仅是显着的，而且还位于两个点云之间的重叠区域中。专注于与匹配相关的点的能力极大地提高了性能：PREDATOR在低重叠情况下将成功注册的比率提高了20％以上，还为3DMatch基准设定了89％的最新技术水平注册召回。

matlab生成，长度为20m*20m*20m

航测遥感-LidarFeature点云处理与测图软件 宏图三维激光点云测图系统.docx

毛竹林资源具有高效固碳能力,对全球碳平衡的贡献和碳交易的经济效益使其受到社会广泛关注。由于毛竹林冠层结构复杂和郁闭度高,传统测量手段无法精确测算其蓄积量。基于此,利用三维激光扫描仪获得毛竹冠层的LiDAR点云数据,尝试通过点云密度来估算其蓄积量。研究结果表明:毛竹冠层蓄积量与其竹竿、竹枝的点云密度之间存在一定的数学模型;通过样本检验,毛竹冠层内部竹竿与枝条的模型精度分别可达95.53%和91.36%。

这是一个计算点云的振荡剪切指数 (OSI) 的函数。 它基于 Soulis 等人给出的 OSI 定义。 2011 - OSI = 0.5*(1.0-AWSSV/AWSS)，其中 AWSSV = 时间平均 WSS 矢量的幅度，AWSS = 时间平均 WSS 幅度。 该代码旨在用作 Fluent/CFD 后数据后处理。 因此，输入的格式与 Fluent 在每个时间步输出的格式一致。 作者：G. Riccardello、K. Thomas、A. Changa。 输入pointcld_WSS_WSScomp = nx7xs 数组 [Xcoordinate Ycoordinate Zcoordinate... MagnitudeWSS XcomponentWSS YcomponentWSS ZcomponentWSS] 其中 n = 点云中的点数，s = 数量模拟中的步骤。 输出pointcld

Hi~ 可私信我了解后再进行下载~ 1.基于halcon算法平台； 2.提供深度图源文件以及解压密码； 3.代码预览： */*********************************** * @文档名称: 基于点云的平面夹角测量。 * @作者: hugo * @版本: 1.1 * @日期: 2021-6-30 * @描述: 该方法支持点云的平面的夹角测量。 ************************************/* dev_update_window ('on') dev_get_window (WindowHandle) read_image (imageReal, './replay_38893_2021-6-7.tif') xResolution:=0.06 yResolution:=0.06 zResolution:=0.001 ScaleFactor:=[xResolution,yResolution,zResolution] *基准平面 IntensityImageToPiontsCloudImage (ImageReduced1, ScaleFactor, 1, 1, SampledObjectModel3D1, ObjectModelPlane1, zScale1) *测量平面 IntensityImageToPiontsCloudImage (ImageReduced2, ScaleFactor, 1, 1, SampledObjectModel3D11, ObjectModelPlane11, zScale11) *输入原始的点云数据 方法2 IntensityImageToPiontsCloudImage (imageReal, ScaleFactor, 1, 0, SampledObjectModel3D2, ObjectModelPlane2, zScale2) *目标平面的高度信息 zArray.at(0):=grayArray zArray.at(1):=grayArray1 *ObjectModel3Ds注意目标平面放前面，并与zArray一一对应 ObjectModel3Ds:=[ObjectModelPlane1,ObjectModelPlane11,SampledObjectModel3D2] multi_visualize_3d_Objects (imageReal, zArray, ObjectModel3Ds, zScale1)

PCL的安装太过复杂，尝试了很长时间，都没有成功。然后我尝试了在python环境下，利用matlab实现对点云库.pcd文件的读取，并生成三维点云图像。 效果没有在VS里面使用PCL好，功能也不全，目前只有成像一个功能。