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iterative_closest_point
- ICP算法在点云数据配准方面的一个例子，可以参考-An example of ICP algorithm in terms of point cloud data registration, you can refer
registragion
- 点云与全景图像配准的文章，感觉还可以，不妨读一读，文章中详细叙述了车载点云与全景之间的融合方法-Point cloud and panoramic image registration of the article, the feeling can be, may wish to read, the article details the integration method between the vehicle point cloud and the panorama
scene_labelling_rgbd-groovy
- 基于PCL的图像识别处理,CL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。-Image recognition based on PCL
Pcl_object_recognition
- 基于PCL库的图像实时识别，PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行-Image library based on real-time identification PCL, PCL
Desktop
- 用于三维的人物或者场景的重建的点云数据，在点云的配准与建网中可以用到。-Point cloud data
iterative
- point cloud 点云数据配准迭代算法-point cloud point cloud data registration iterative algorithm
DenseCloudExtractor
- 密集点云处理、多帧点云间的配准、强制连续性检核-dense point cloud processing、multiple frame point cloud registration、consecutive check
zfxth
- 在matlab上实现的主方向点云数据的配准-Point cloud registration
ConsoleApplication1
- icp算法三维点云数据配准方法，配准算法的研究对于三维数字处理技术领域有着非 常重要的意义。 -Three dimensional point cloud data registration method based on ICP algorithm, the research of registration algorithm has a very important significance in the field of 3D digital processing technology.
ICP-test-master
- 经典的迭代最近点程序。ICP算法。该程序用来配准两片点云或者两幅图像。可以在Linux下运行，也可以在Windows下运行。-Classic iterative closest point in the program. ICP algorithm. The procedure used to registering two point cloud or two images. Can run under Linux, it can also run under Windows.
source
- 如何使用正态分布对点云进行配准，使用标准最优化技术来确定两点云的最优匹配。-How to use normal distribution to point cloud registration, using standard optimization techniques to determine the optimal matching of two points cloud
nonrigidICP
- 非刚性点云数据的ICP配准,matalb文件-nonrigid construct
Automatic posing of a meshed human model
- 我们采用无办法变形质量人体模板的网格从其原来的姿势对点云数据指定不同的姿势。在此方法中，我们首先建立粗模板网格和点云通过压缩的光谱嵌入技术，利用人体四肢之间的对应关系。基于这些对应关系，我们定义使用弹性能量泛函的非刚性配准的目标和应用离散的梯度流，以减少粗控制网格和点云之间的区别。然后可从之后使用均值坐标控制网格的变形变形的模板网格。(We employ a deformable, deformable human body template mesh to specify different
Super4PCS-master
- 强大的点云粗配准算法，现流行的快速点云迭代粗配准算法，(super 4-points congruent sets for robust registration)
Super4PCS-master
- 实现 super4pcs 的算法。实现点云的配准(for Super4pcs algorithm . for cloud point registration.)
20130314-4
- 好东西，点云处理las文件，可用来进行测试与实验，用于全局配准检测(It's really good for point cloud procession)
PointSetAlign
- 3D点云拼接,实现旋转平台点云，ICP配准。点云格式ply，标定好旋转轴后实现拼接然后配准(3D point cloud splicing, rotating platform point cloud, ICP registration. Point cloud format ply, after calibrating the rotating axis, realize registration and registration.)
ICP算法matlab实现
- 很好地实现了激光雷达点云的ICP配准，附带数据(ICP registration of LIDAR point cloud is well realized)