实现地面分割+欧式聚类+boundingbox
应用于pcl库上的练习，统计滤波，提取重叠区域，质心特征提取，点云粗配准，ISS关键点提取，BNB-ICP精配准。模型简单，便于曲面封装，三角化网格面等等。
泊松重建能完成点云表面的曲面重建,在许多领域应用广泛。水密性等
寻找三维点云PCD格式数据集？这里提供多种丰富的数据资源，涵盖了斯坦福兔子点云、飞机点云、森林点云等多个类别的数据。这些数据集对于计算机视觉、深度学习和模式识别等领域的研究具有重要意义。研究人员和学者
随着三维扫描技术的迅猛发展, 点云数据的数据量变得异常庞大, 这对点云计算的性能提出了更高的要求。因此, 如何有效提高算法的执行效率一直是该领域的研究热点和难点。日益增大的数据量隐藏了丰富的三维(3D
溶洞表面具有复杂、不规则性,现有的诸多的建模方法都是按照统一分辨率来进行三维重建,但是在三维重建过程中效率很低,且模型文件过大,对后续专业应用造成了很大困难,因此提出了一种基于三维激光点云特征线提取的
采用移动窗口法的遥感激光点云滤波算法，可对ISPRSDATA进行测试。
三维激光扫描系统的误差分析与标定技术的研究
读取三维点云数据，并利用这些数据由crus算法形成三角网格，从而完成三维图形的绘制
针对点云数据进行Meanshift聚类，可以通过调整聚类算法的阈值以及搜索半径，来达到不同的聚类效果，内附有示例,运行test.m即可。
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