为解决复杂曲面点云在平滑去噪中存在的问题，提出基于曲率信息混合分类的特征保持点云精细算法。
该方法将平面投影与离散算法相结合，采用主成分分析法对点云的局部曲率特性进行评估，使用线性组合混合分类方法将数据分为平面，次特征，富特征类型以及组合类型。
针对不同特征邻域类型，提出平面类型的投影平滑方法，次特征和富特征类型的可变参数校正法平滑方法的线性组合方法实现点云数据的平滑去噪。
转换方法用于激光三维扫描人体扫描系统所获得的高密度点云数据，实验结果表明该方法能够在有效光顺点云的同时保持其表面的几何特征，并简化了法向调整的繁杂运算。
该方法将平面投影与离散算法相结合，采用主成分分析法对点云的局部曲率特性进行评估，使用线性组合混合分类方法将数据分为平面，次特征，富特征类型以及组合类型。
针对不同特征邻域类型，提出平面类型的投影平滑方法，次特征和富特征类型的可变参数校正法平滑方法的线性组合方法实现点云数据的平滑去噪。
转换方法用于激光三维扫描人体扫描系统所获得的高密度点云数据，实验结果表明该方法能够在有效光顺点云的同时保持其表面的几何特征，并简化了法向调整的繁杂运算。
2025/8/22 22:16:08
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描述就在名字里，直接解压即可使用exe打开文件，免受cmake之苦，导入图片进行sift检测后重建点云
2025/8/7 6:01:54
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第1部分--------------------------------------------------------%读取原始点云数据：X%通过旋转平移，构造试验点云数据：P第2部分------点云粗配准----------------------------------------第3部分--------ICP迭代，精配准---------------------------------
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1.POS数据处理本套系统的POS数据直接记录在点云原始数据中，首先需要从点云数据中解算分离出移动站GPS数据、IMU数据，然后用IE对分离出的组合导航数据进行差分、融合、平滑处理，最后输出所需要的POS轨迹数据。
POS轨迹数据加载到UI_vv3.4.6_UP2-AP软件中与激光点云数据进行联合解算，能够输出WGS84坐标系点的激光点云数据。
（1）POS数据分离解算打开解算软件新建一工程，在项目管理面板设置原始数据（imp文件）所在目录输出目录，“IMP读取”选“否”，其它无须设置。
点击“开始解算”，解算开始，解算完成后，软件自动弹出提示。
具体设置见下图。
POS轨迹数据加载到UI_vv3.4.6_UP2-AP软件中与激光点云数据进行联合解算，能够输出WGS84坐标系点的激光点云数据。
（1）POS数据分离解算打开解算软件新建一工程，在项目管理面板设置原始数据（imp文件）所在目录输出目录，“IMP读取”选“否”，其它无须设置。
点击“开始解算”，解算开始，解算完成后，软件自动弹出提示。
具体设置见下图。
2025/7/14 8:39:30
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详细介绍在用蒙特卡洛法，用MATLAB软件求解机器人空间点云的方法，用原理到思路到对应的软件代码，都有给出
2025/7/12 0:06:38
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其中点云数据是斯坦福兔子，做三维点云重构后的人可以好好看看，只是简单读入程序，作为初学者比较好些，进一步的研究还在后边，有机会的话会继续上传，比如说delauny三角网格划分，还想进一步研究snake曲线
2025/7/3 6:29:52
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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。
2024-04-09 15:03
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