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本项目包含两个部分：颜色分类LeetCode-Point-Cloud-Classification-and-Volume-Estimation
资源介绍
颜色分类leetcode
点云分类和卷
这个存储库由我的论文开发的代码组成。
主题是“基于TOF点云的多边形分类和体积估计”，其中分类任务由Python中的深度学习架构执行，其余用于测量多边形体积的程序由C++开发。
点云采集由
Hitachi-LG
的
TOF
传感器
HLS
L-FOM5
执行。
在这项工作中，执行了
6
个主要任务：
数据集扩充；
点去除和过滤；
点云分类；
网格生成；
使用切片估计体积；
使用四面体估计体积。
图书馆
为了执行这些任务，使用的主要库是：
PCL;
OpenCV；
H5PY;
品云；
麻木;
操作系统；
凯拉斯。
结构
主要有两个部分：
个人，是单独开发的脚本，供以后包含在主模块中，其中一些未在最终代码中使用，但可能提供有用的想法和示例，包括：
cloud_remove
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包含从周围环境中提取多边形点的函数。
cloud_volume
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提取多边形和体积估计的初始原型。
cloud_viewer
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读取显示在屏幕上的
pcd
文件。
cloud_2048
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切割以适合分析方块并删除不太重要的点，直到只剩下
2048
个点。
cloud_20