皮皮网

1.3D点云的基于平面拟合算法
2.开源项目推荐：3D点云处理开源库PCL/Cilantro/Open3d/Easy3D/PDAL/LAStools
3.点云入门学习（matlab代码详细中文注释，R2023a版本）
4.极智开发 | vs2019 pcl 点云处理开发环境搭建教程
5.PointMamba杀入3D点云！的d点点白翔团队提出：点云分析的云源简单状态空间模型
6.磕岩日记 | 使用pytorch3d渲染scannet点云

3D点云的平面拟合算法

       在三维空间中处理一组n个点时，寻找最佳平面拟合问题是处理一个常见的任务。本文将介绍一种简单而数值稳定的算法3D点云平面拟合算法，同时提供相应的基于vc 源码下载Rust代码实现。首先，的d点点理解传统的云源解决方案可能涉及协方差矩阵分解，但这通常较为复杂。处理实际上，算法我们可以从基础出发，基于简化处理。的d点点

       平面通常由法向量n=[a,云源 b, c]和距离d描述，但初始的处理四元组描述会导致超定问题。通过限定c=1（平面法线的算法z分量为1），我们将其简化为:

       接下来，我们通过矩阵操作求解a、b和d的值，利用点云质心的平均值进行进一步简化。计算得到的平面d=0，意味着平面会穿过所有点的质心。若z分量为零，需进行特殊情况处理，通过分别计算三个分量的假设，选取行列式最大的结果。

       这种方法优化的是垂直于主轴的残差，对于点分布较密集的情况可能不够理想。以下是用Rust编写的代码片段：

       对于想要深入理解和实现3D点云平面拟合的开发者，这篇文章提供了实用的方法和代码实例。然而，对于点分布不均匀的android 源码 美观情况，可能需要其他更精确的算法来得到更佳的结果。

开源项目推荐：3D点云处理开源库PCL/Cilantro/Open3d/Easy3D/PDAL/LAStools

       PCL（Point Cloud Library）是大型跨平台开源C++编程库，涵盖点云处理领域，包括点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建与可视化等。支持多种操作系统，如Windows、Linux、Android、Mac OS X及部分嵌入式实时系统，用于3D信息获取与处理，具有BSD授权，适用于商业与学术应用。

       Cilantro是一个精简高效的C++库，专为处理点云数据设计，特别关注3D案例，减少样板代码，保持代码可读性和模块化，适用于广泛模块化应用。Cilantro库由Magic leap公司的计算机视觉工程师开发，拥有马里兰大学伯克利分校计算机科学博士学位，是感知机器人小组成员。

       Open3D是arm框架源码一个支持3D数据快速开发的开源库，提供C++与Python数据结构与算法，后端高度优化并支持并行计算，兼容不同平台，代码简洁，易于维护。

       Easy3D是一个轻量级、易用且高效的C++库，专注于3D数据的处理与渲染，提供简便且高效的API。

       PDAL（Point Cloud Data Abstraction Library）是一个点云数据处理库，是一个C/C++开源库，用于点云数据转换与处理，不限于激光雷达数据。

       LAStools是一个用于激光雷达处理的常见开源工具套件，提供广泛的激光雷达数据处理功能。

点云入门学习（matlab代码详细中文注释，Ra版本）

       点云学习指南，详细代码注释，适配Matlab Ra版本。本文内容结构化为多个模块，旨在全面覆盖点云处理的基本与进阶操作。

       A_基础操作

       计算点云质心

       去质心化

       计算曲率

       计算面状指数

       计算粗糙度

       最大距离计算

       矩阵Moore-Penrose伪逆

       3D椭圆点云生成

       三点定圆

       B_读写保存

       las点云解析(1)

       las/laz文件读取点云数据

       txt点云读取与可视化

       移除无效点

       点云合并

       保存点云

       自定义点云生成

       点云随机赋色

       按高程赋色

       文件对话框添加点云

       C_KD树

       KD树应用

       查找点最近邻

       查找圆柱区域内点

       圆柱邻域搜索详解

       点云平均密度计算

       指定区域点查找

       根据索引提取点云

       D_点云滤波

       均值、中值、高斯滤波

       体素下采样

       统计滤波

       中值滤波

       体素滤波

       下采样与快速采样

       等间距抽稀

       随机采样至固定点数

       半径滤波

       直通滤波

       指定高程点提取

       方框滤波

       双边滤波

       噪声添加与保存

       E_拟合分割

       空间球拟合

       二次曲面拟合

       平面拟合（SVD法）

       平面拟合（PCA法）

       二维直线拟合

       空间直线拟合

       多项式曲线拟合

       二维圆拟合

       点云投影

       F_点云重建

       曲面网格显示

       泊松重建

       球旋转重建

       三角剖分

       STL或PLY文件保存

       Delaunay三角网构建

       受约束Delaunay

       查询点检索

       alphaShape重构

       凸包计算

       边界提取

       三维网格写入

       从文件读取三维网格

       G_点云拼配

       FPFH特征计算与可视化

       特征匹配查找

       匹配点对可视化

       粗配准实现

       关键点与FPFH特征配准

       FGR快速全局配准

       使用LOAM算法配准

       ICP精配准

       NDT精配准

       CPD精配准

       点到点ICP

       点到面ICP

       Trimmed ICP

       关键点ICP配准

       三维点云拼接与配准

       计算配准精度

       点云变换

       三维变换

       SVD求变换矩阵

       四元数法求变换矩阵

       自定义旋转矩阵

       水平面校准

       镜像变换

       二进制形状描述子

       法向量计算与可视化

       角度与弧度转换

       PCA构建OBB包围盒

       H_点云与图像

       图像信息融合

       点云投影到图像

       点云转二值图像

       深度图像转点云

       轮廓边缘检测

       数字地面模型DSM创建

       数字高程模型DEM创建

       高程归一化

       计算机载点云密度计算

       L_点云可视化

       pcshow()可视化单点云

       pcshowpair()可视化两点云差异

       动态可视化

       点云包围框可视化

       多个点云可视化

       以上内容涵盖了点云处理的基本操作、文件读写、滤波、重建与分割、拼配、可视化等多个方面，通过详细的gradle看源码代码注释与运行结果展示，帮助读者深入理解并掌握点云处理技术。

极智开发 | vs pcl 点云处理开发环境搭建教程

       在本教程中，我们将引导您在 Windows 环境下搭建 VS 和 PCL（点云库）的开发环境，以便进行 3D 点云处理。PCL 是一个大型的跨平台开源 C++ 编程库，类似于图像处理领域的 OpenCV，它提供了多种点云相关的通用算法和高效数据结构，涵盖点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建和可视化等。

       首先，请确保您已经安装了 VS。

       接下来，进行 PCL 的安装：

       从 GitHub 下载最新版本的 PCL。选择下载 pcl-1..1-ALLnOne-msvc-win.exe 文件。

       双击安装文件，然后在安装向导中选择“Add PCL to the system PATH for all users”。安装目录通常位于 C:\Program Files。

       解压下载的 pcl-1..1-pdb.msvc-win.zip 文件，并将解压出的文件复制到 C:\Program Files\PCL 1..1\bin。

       配置系统环境变量。通过“此电脑”->“属性”->“高级系统属性”->“环境变量”->“path”，添加新的环境变量。

       接着，2019论坛源码配置 VS 环境：

       在 VS 中创建新的项目。

       配置头文件路径。在项目设置中找到相应的路径并进行添加。

       配置库路径。同样在项目设置中，找到库路径进行添加。

       在“C/C++”->“预处理器”->“预处理器定义”中添加相应的定义。

       更改“C/C++”->“所有选项”->“SDL检查”为“否”。

       添加依赖库。确保所有需要的 PCL 库被正确引用。

       完成上述配置后，进行环境测试：

       使用一个点云映射的 demo 进行测试。

       运行测试程序，查看输出结果。

       至此，您的 VS 和 PCL 点云处理开发环境已成功搭建。我们希望本文的分享能帮助您在点云处理领域取得进展。

PointMamba杀入3D点云！白翔团队提出：点云分析的简单状态空间模型

       PointMamba：一个全新设计的3D点云分析框架，由华中科技大学的白翔团队与百度合作开发，旨在提供更高效、节省资源的分析解决方案。PointMamba采用了一种简单状态空间模型（SSM）结构，相较于基于Transformer的同类工作，其在性能上表现出色，同时显著减少了约.3%的参数和%的FLOPs（浮点操作），并已开源。

       该框架的创新点在于其独特的全局建模能力。它通过一种重新排序策略，使用嵌入点patch作为输入，增强SSM的全局建模能力。接着，重新排序的点token被送入一系列Mamba块，以实现因果性捕捉，有效解析点云结构。

       实验结果表明，PointMamba在多个点云分析数据集上优于基于Transformer的方法，且能节省大量计算资源。这预示着PointMamba在构建基础3D视觉模型方面具有巨大潜力。团队期望PointMamba能够为3D点云分析领域带来新的视角和突破。

       想了解更多关于PointMamba的信息和代码，欢迎关注CVer官方知乎账号，获取最优质、最前沿的CV、AI工作动态。同时，不要错过我们的CVPR 论文和开源项目合集，以及ICCV 的论文和开源项目合集，了解更多关于深度学习、计算机视觉、人工智能领域的前沿进展。

磕岩日记 | 使用pytorch3d渲染scannet点云

       在使用PyTorch3D渲染Scannet点云的过程中，我遇到了一天下午的卡顿，特别困扰的是坐标系转换问题。我希望能借此分享一些经验，虽然在GitHub上找到了类似问题的讨论，但解决方案并未详尽说明，这让人感到十分沮丧。

       下面是解决步骤的关键点：

       Scannet的坐标系统遵循OpenCV的约定。获取预处理后的Scannet数据时，注意文件夹结构，这是初始化PerspectiveCameras的重要参考。

       PyTorch3D的PerspectiveCameras需要c2w矩阵（左上角的旋转）和w2c矩阵（右侧的平移）。将uv轴反转，然后通过计算w2c = inv(c2w)并提取T值，实现c2w到w2c的转换。

       在计算focal和principle point时，要特别注意Scannet的长宽可能不一致。PyTorch3D的NDC坐标范围是[-1,1]x[-u,u]，其中u等于宽度或高度的较小值（W或H）。因此，focal长度需要除以这个值（s = min(H, W)）。此外，focal值应为负值，这与OpenCV的相机设置有关，参考了Facebook Research的PyTorch3D项目中的Issue #。

       经过这些调整，问题得到了解决。如果你也遇到类似问题，希望这些信息能对你有所帮助。

TMM | 像拆玩具一样的点云预训练

       探索新的自监督学习方法，以解决3D点云表示学习问题，论文题为《Self-supervised Point Cloud Representation Learning via Separating Mixed Shapes》。作者包括Chao Sun, Zhedong Zheng, Xiaohan Wang, Mingliang Xu和Yi Yang。论文链接为zdzheng.xyz/files/TMM_3...

       代码链接为github.com/cyysc/3d...

       摘要介绍了大规模点云手动注释的困难，以及预训练在视觉和语言任务中的成功，提出预训练可能是获得3D点云下游任务的可扩展模型的一种潜在解决方案。论文提出了一种称为混合和分离 (MD) 的新方法，用于3D点云表示学习，通过将两个输入形状混合，并要求模型学习将输入与混合形状分开。

       预训练编码器可以捕获看不见的点云的关键点，并在下游任务上超越从头开始训练的编码器。预训练过程中，使用重建任务作为自我监督学习的借口优化目标。论文中提出的方法在点云分类和分割任务方面提高了 ModelNet- 和 ShapeNet-Part 数据集的经验性能。进一步进行消融研究以探索每个组件的效果，并通过利用不同的主干来验证策略的泛化。

       动机：观察到混合点云（如飞机和椅子）时，很容易区分它们。自然地提出了一个拆玩具的任务，网络需要区分混合点云中来自不同点云的点。在区分的过程中，网络需要理解点云之间的语义差异以及关键点。网络的结构包括一个编码器和一个解码器，编码器通过点云混合学习几何感知嵌入，解码器通过实例自适应过程从嵌入中恢复原始点云。

       如何实现：编码器采用传统PointNet或DGCNN，解码器类似于拼乐高过程，通过给定2D投影作为条件，根据投影信息解码对应的原始点云。投影可以是XY、YZ或XZ平面，并在解码过程中擦除一些信息以增加难度。论文提出的方法不仅可以进行点云分类，还可以进行点云分割。在损失方面，使用传统的点云重构损失，如Chamfer loss。

       实验：论文包括定量和定性实验，验证所提出方法的有效性。实验结果表明，在点云分类和分割任务上，所提出的方法在ModelNet-和ShapeNet-Part数据集上取得了经验性能的提升。通过消融研究探索了每个组件的效果，并验证了策略的泛化能力。实验结果展示了方法在实际应用中的潜力。

PointCab三维点云数据处理软件VR8免费版PointCab三维点云数据处理软件VR8免费版功能简介

       大家好,关于PointCab(三维点云数据处理软件) V3.9R8 免费版，PointCab(三维点云数据处理软件) V3.9R8 免费版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！

       PointCab是一款功能强大的三维点云处理软件，致力于三维点云的处理工作，能够快速的将点云矢量化为线划图、三维建模等，为用户的点云处理提供了帮助。因为软件有小时试用期使用限制，所以小编找来了软件的破解版，能够无期限使用。

软件功能

       2D-工具

       平面图和剖面图无形变的正射影像作为平面图和剖面图。

       草图测量及标注角度、距离和面积。

       影像匹配将高解析度的照片匹配到平面图、剖面图或者立面图上。

       矢量化工具图纸矢量化及生成截面线。

       3D-工具

       3D-点从二维平面图中提取三维坐标点。

       三角网格化生成三角网格化的地表模型 (DSMs)。

       体积生成根据REB 定义的体积计算报告。

       平面展开分析及并记载平面偏差。

       柱状面展开展开及分析柱状体。

       点云导出导出所定义范围内的点云。

       合并为报告文献生成可缩放。

       网页导出生成可互动的HTML-及PDF格式的报告。

       虚拟全景生成从空间中任意一点出发的全景视图。

破解说明

       1、安装完成后，进行断网处理。

       2、打开“C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\PointCab 3.x\PointCab-debug.txt”，注意Administrator为电脑用户名

       3、将Hash后面的复制。

       4、打开破解文件夹“path”，找到“pointcabsigned.lic”并用记事本打开。

       5、将Hash后面的代码复制到pointcabsigned.lic中的MAC地址中保存。

       6、然后将“lse2dwg.exe”、“PointCab”和“pointcabsigned.lic”替换到软件的安装目录下即可。

       7、软件就能够成功破解试用时间限制，免费无时间限制的使用。