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sanjiaopoufen
- 在VS2008和opencv下，对2D/3D点(云)数据实现三角剖分，运算速度快，实时性好，计算精度高，并对三角剖分进行了优化，可以处理复杂点集的三角剖分，可以用于人脸识别的工作-In the VS2008 and opencv, the pairs of 2D/3D points (cloud) data to achieve triangulation, calculation speed, real-time performance is good, high precision, and
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- 云计算模式在线图片处理 原理与实现 本文档叙述的是自主研发了一套适用于富客户端的云计算模型，使富客户端模式的程序能够和云计算模式相结合。 富客户端程序综合了C/S架构和B/S架构的优点，解决了B/S架构的弊端，提高了Web应用的用户体验，可以使程序直接在浏览器中运行。云计算是将计算提交至服务器端进行，并可在云端存储数据（云存储），两者结合，可以最大限度的解除程序对客户端硬件设备的依赖。 本系统将上述模型应用于需要海量计算的大图像处理中，是前所未有的，极大的提高了处理效率。
cvery_345636323
- 点云数据计算曲率的算法实现 点 云数据计算曲率的算法实现-Point cloud computing algorithm curvature point cloud computing algorithm curvature curvature point cloud computing algorithm
Gauss-and-Mean-Curvature
- 用matlab开发的计算给定曲面点云的，高斯和平均曲率图-Matlab calculation developed by a given surface point cloud, the Gaussian and mean curvature map
metch-0.5.0.tar
- FEM表面网格配准工具箱，通过计算最优仿射变形参数得到点云的配准。-FEM surface grid alignment toolbox, by calculating the optimal affine deformation parameters of the point cloud registration.
demo_MLS
- matlab算法——计算三维散乱点云的曲率，包括主曲率，高斯曲率和平均曲率-matlab algorithms- calculate the three-dimensional curvature of scattered point cloud, including the main curvature, Gaussian curvature and the mean curvature
laser-kinect-pointcloud-register-icp
- 针对三维重建中的点云配准问题，提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物 体的多视角深度图像，提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征，结合双向 快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集，并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法 求出点云的变换矩阵初始值，在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明，该配准方法既 保证了三维点云的配准质量，又降低了计算复杂度，具有较高的可操作性和鲁棒性。
demo_MLS
- MLS,通过matlab计算点云表面曲率，版权见内部readme。(This directory contains the Matlab source code for computing surface curvatures from a point-set surface.)
surface_variation
- 简化点云。从3D点云中，可以为每个点计算它们与切线平面的偏离程度。(Simplify the point cloud. From the 3D point cloud, you can calculate how far they deviate from the tangent plane for each point.)
code
- 基于GEE平台的Landsat5 SR影像去云及NDVI计算(Landsat5 SR image cloud removal and NDVI computing based on GEE platform)
MY_PFH
- 计算激光雷达点云数据的点特征直方图，即PFH特征(calculate point features historm of LIDAR data)