【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习

Python107

点云法向量、质心、体素、三角面。含数据与python源码。

旋转、平移、 立体几何投影理论分析、投影变换、仿射变换、缩放等,特别是包含了基于法向量的点云旋转,可以将激光雷达地面点云旋转到与xoy平面平行。 含数据与python源码。

包括ICP配准方法基本介绍和open3d实现。

含数据与python源码。

体素下采样、随机下采样、均匀下采样,含数据与python源码。

NaN剔除、无效值剔除、标准差剔除、近邻点剔除,含数据与python源码。

8种点云聚类方法,如DBSCAN、KMeans等,即RANSAC平面分割。含数据与python源码。

4种点云表面重建方法,如Alpha Shape、Ball Pivoting、Poisson、VoxelGrid。含数据与python源码。

深度学习中点云基本数据处理和增强方式,包括点云归一化、随机打乱、随机平移、随机旋转、随机缩放和随机丢弃等,持续总结与更新 。含数据与python源码。

最远点采样FPS(Farthest Point Sampling)、点云特征上采样。含数据与python源码。

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