文本点云

随着科技的进步，Matlab正在成为导出文本点云数据的首选工具。

我们的真实数据集可在以下位置找到：git clone https://github.com/jonashein/handobject_dataset_recorder.git cd handobject_dataset_recorder。为了设置检索代码，需要先安装先决条件：sudo apt-get install libopencv-dev libeigen3-dev libpcl-dev Azure Kinect SDK。请确保按照以下步骤进行操作：sudo apt-get install libk4a1.4-dev k4a-tools。下载MANO模型文件，注册并提供信息后，即可获取模型和代码。下载的文件应为mano_v_.zip格式。解压models文件夹并将其复制到assets/mano文件夹。

Matlab开发：基于点云创建曲面。利用三维轴向数据输入生成曲面。

提供一种高效算法，用于计算点云数据中每个点的法向量，并附带测试数据，方便验证算法效果。

室内点云模型：降采样后包含 14,539 个点 噪音：存在少量室外噪音点

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。

将二维或三维点云数据与Google Earth平台整合，需要准确的经纬度和高程信息。这一过程允许用户在地球表面展示详细的空间数据。

Matlab开发：Matlab点云工具的应用。应用多种工具处理大型点云数据。

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。