摘要：K-D树最近邻算法https://blog.csdn.net/image_fzx/article/details/80624968 一般说来，索引结构中相似性查询有两种基本的方式： 一种是范围查询，范围查询时给定查询点和查询距离阈值，从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的数据 另一种是K近邻查询， 阅读全文

摘要：自己理解 为了得到被测物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标变换,将从各个视角得到的点集合并到一个统一的坐标系下,形成一个完整的数据点云,然后就可以方便地进行可视化等操作,这便是点云数据的配准. 方法： 主要是通过一定的算法或者统计学规律,利用计算机计算两块点云之间的错位,从而达到把两片点云自动 阅读全文

摘要：导师给了方向，所以最近在看点云配准相关论文“ 点云配准是计算机视觉的一个分支方向： 一、点云配准基础知识 1．入门知识及背景 1）点云概念 点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Clou 阅读全文