颜色分类leetcode Point Cloud Classification and Volume Estimation 本项...

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 -包含从周围环境中提取多边形点的函数。 cloud_volume -提取多边形和体积估计的初始原型。 cloud_viewer -读取显示在屏幕上的pcd文件。 cloud_2048 -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