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目录 3.3 实验结果与分析 3.3.1 点云分类实验 3.3.2 点云检索实验 3.4 消融实验
将点云数据统一到一个世界坐标系的过程称之为点云配准或者点云拼接。（registration/align） 点云配准的过程其实就是找到同名点对；即找到在点云中处在真实世界同一位置的点。 常见的点云配准算法: ICP、Color ICP、Trimed-ICP 算法流程: 选点: 确定参与到配准过程中的点集。 匹
目录 1. 概述 2. 算法实现 3. 实验结果 总结 Reference 三维点云配准是三维视觉领域一个经典问题，涉及三维重建，定位，SLAM等具体应用问题。传统的配准可以被分为两条技术路线，即基于全局姿态匹配的方法以及基于特征点对应的方法。全局姿态匹配通过在全局范围查找变换矩
该方法主要用于粗略统计机载点云的占地面积。方法原理是将点云沿 X O Y XOY X O Y 面划分成格网，统计有点的格网面积来近似表示点云占地面积。
http://www.open3d.org/docs/latest/cpp_api.html http://www.open3d.org/docs/latest/getting_started.html#c http://www.open3d.org/docs/release/cpp_project.html#cplusplus-example-project https://github.com/isl-org/open3d-cmake-find-package https://github.com/isl-org/open3d-cmake-external-project https://github.com/isl-org/Open3D/releases Note: -DBUILD_SHARED_LIBS
1、pcl库自带教程所需的点云数据下载地址 Point Cloud Library - Browse /PCD datasets at SourceForge.net 另外一个地址 https://github.com/PointCloudLibrary/data 31、新增：VTK库的点云数据下载地址，包含.vtkplypdbvtptifstl等格式的点云数据 https://github.com/pyvista/vtk-data/tree/master/Data 2、Princeton ModelNet
目录 一、简单介绍pointnet++ 1.1 三维数据的表示方法 1.2 pointnet算法 1.3 pointnet++算法的提出 二、pointnet++如何运行自己的数据集？ 2.1 确定数据集的基本情况 2.2 以点云分割为例 2.2.1 数据标注 2.2.2 选择模型 2.2.3 数据预处理 2.2.4 选择模型进行修改 2.2.5 训练模型部分的修改
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![[3D&Halcon] 3D鞋点胶的点云边界提取](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/555223-1.png)
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