此为斯坦福兔子点云文件，为方便开发者使用，文件格式曾经转化为pcd

基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。
由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。
欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云能否应该聚成一类。

这项工作基于我们的arXiv技术报告，该报告将出现在CVPR2017中。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。

求土堆的体积一位知友春节前请教的问题，年后抽个时间帮忙回答。
问题很简单，平地上一堆土，重建出来了点云。
现在需要计算土的体积。
先安装依赖库：pip3install--usernumpyopen3dshaplytrimesh然后cd到Python目录直接运行：python3CalcVolume.py即可。
思路比较简单：人手工选择四个点，来框定土堆的位置。
在实际问题中，选择这个范围通常是可行的。
在选择的平面四个点上建立坐标系，然后将所有的点转换到坐标系内。
泊松重建，来获得表面的网格三角形。
把每个三角形到地面的体积累加起来。
代码功能可以再优化很多。
另外精度应该可以满足一些要求。
如果需要再高精度的要求，改进３和４。

osgQTWidget集成osg到qt的一个widget中一个使用osg和qt制作的渲染widget.可以做到即插即用JimmieKJ/osgQTWidget一个使用osg和qt制作的渲染widget.可以做到即插即用版本信息---osg(3.4)qt(5.5)ubuntu(16.04)使用的库:osg:bullet:osgWorks:osgBullet:osgModeling:实现的功能:无缝集成到qt渲染模型,百万级以上点云,边框等3.支持通明渲染显示,点击选中,拖动物体的位姿等4.集成了bullet的碰撞检测,支持复杂模型精确的碰撞检测,支持点云与模型碰撞检测支持一个界面多个渲染窗口

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。