云去除算法

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

使用DISTINCT关键字：SELECT DISTINCT name FROM s_dept; 使用GROUP BY子句：SELECT name FROM s_dept GROUP BY name;

Oracle 10g的卸载， Oracle 10g的卸载。

此仓库提供基于 ALS 的倒伏树检测算法的源代码。通过 mainfindFallenTrees.m 中的 findFallenTrees() 函数使用该算法。请查阅函数文档，以了解有关函数输入、输出和用法的更详细描述。注意：在运行函数之前，必须先调用脚本 startup.m，因为它将所有必需的文件路径添加到 MATLAB 路径中。算法流程：1. 读入和预处理数据2. 基于关联组件分析的分类过滤点云（可选）3. 使用基于迭代 Hough 变换的线检测检测倒伏树4. 使用卷积神经网络去除虚假倒伏树段（可选）步骤 2 和 4 可以使用用户自定义的分类器，这些分类器是使用 connected_component_training（步骤 2）和 final_classifier_training（步骤 4）文件夹中找到的函数进行训练的。

项目目标 开发用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道。 运行步骤 在希望运行代码的目录中创建一个BUILD文件夹。 将CMakeLists.txt和CODE.cpp放入该文件夹。 传递给代码的参数应放在构建中，代码接受3个参数： 参数1 = Kinect点云 参数2 = CAD文件 参数3 = ICP的迭代次数 CAD文件的预处理 将.stl格式的CAD模型以毫米为单位转换为.pcd和米（缩小0.001）。 重要约束条件 Kinect位置不应改变，转换在代码中硬编码。 被注册的对象需放置在一定高度，建议抬高6-7厘米以上。 附加信息 代码中包含示例CMakeLists、获取Kinect相对于Base的转换的Matlab代码，以及获取从Kinect到机器人Base的转换的Matlab代码，均存在于zip文件中。代码通过“cmake ..”和“make”进行编译。

武汉大学课后作业中提到的点云滤波算法，采用了一维双向扫描方法，并在matlab环境下进行了优化。

PB2017使用破解和去除标题提示。分享最低分。移除联网限制和标题栏试用提示。使用PowerBuilder2017破解补丁(免注册账号版)，免去注册appeon账号的步骤，直接打开并使用PB2017。

Agros_ICE 提供了 ICE去云算法 的示例代码，说明论文《Daily 250m MODIS NDVI Timeseries Reconstruction using Iterative Continuum Extraction and Savitzky-Golay Filter》中涉及的原理。目前，仓库包含两个节点：第一个节点为 ICE_SG算法 的原理脚本；第二个节点展示了模拟实验过程。实验数据来源于 MOD09GQ 和 MOD09GA，相关的预处理（如重投影、裁剪、镶嵌等）可以通过 MRT、ENVI、ArcGIS 等软件完成，相关代码可从其他开源渠道获取。我们感谢相关代码作者的支持。我们的算法对高时间分辨率 NDVI 时间序列有效，用户可根据需要设计数据处理方式。示例文件中包含 2016_Heilongjiang_dadou_raw_000.txt 时间序列 NDVI 数据，由 MOD09GQ 数据计算得出。

在 SQL 查询中，DISTINCT 关键字用于去除结果集中的重复列值。

介绍了一种利用Matlab实现三维点云匹配的算法。该算法可以高效准确地找到两个点云之间的对应关系，并可应用于三维重建、目标识别等领域。