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关于EMD的MATLAB代码分享——MSN-Point-Cloud-Completion：一种用于密集点云完成的变形与采样网络（AAAI...）

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简介：
本项目提供基于MATLAB实现的MSN-Point-Cloud-Completion，这是一种先进的神经网络模型，专门设计用于处理和改进密集点云数据，通过创新的变形与采样技术来优化3D空间中的点云表示。相关成果已在AAAI会议上发表。 MSN是一种基于学习的形状补全方法，用于密集点云完成，并能保留已知结构并生成分布均匀且密集的点云数据。在该项目中提供了一种计算点云地球移动距离（EMD）的方法实现，该算法基于拍卖机制并且仅需$O(n)$内存。 使用说明： 1. 环境和先决条件 - Pytorch 1.2.0 - CUDA 10.0 - Python 3.7 2. 编译 进入emd目录，运行`python3 setup.py install` 同样地，在expansion_penalty 和 MDS 目录中分别执行上述命令来安装扩展模块。 3. 数据和模型下载 鉴于数据集规模较大，不提供训练点云。如果需要生成自己的训练样本，请参考相应的文档说明。 4. 训练或验证 使用`python3 val.py`进行模型评估或者使用 `python3 train.py`从头开始训练新模型。

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  • 关于EMD的MATLAB代码分享——MSN-Point-Cloud-Completion：一种用于密集点云完成的变形与采样网络（AAAI...）
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    本项目提供基于MATLAB实现的MSN-Point-Cloud-Completion，这是一种先进的神经网络模型，专门设计用于处理和改进密集点云数据，通过创新的变形与采样技术来优化3D空间中的点云表示。相关成果已在AAAI会议上发表。 MSN是一种基于学习的形状补全方法，用于密集点云完成，并能保留已知结构并生成分布均匀且密集的点云数据。在该项目中提供了一种计算点云地球移动距离（EMD）的方法实现，该算法基于拍卖机制并且仅需$O(n)$内存。 使用说明： 1. 环境和先决条件 - Pytorch 1.2.0 - CUDA 10.0 - Python 3.7 2. 编译 进入emd目录，运行`python3 setup.py install` 同样地，在expansion_penalty 和 MDS 目录中分别执行上述命令来安装扩展模块。 3. 数据和模型下载 鉴于数据集规模较大，不提供训练点云。如果需要生成自己的训练样本，请参考相应的文档说明。 4. 训练或验证 使用`python3 val.py`进行模型评估或者使用 `python3 train.py`从头开始训练新模型。
     
  • 点云分割数据集(Point Cloud Segmentation)
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    点云分割数据集是指用于训练和评估机器学习模型在三维空间中对复杂场景中的物体或表面进行精确划分的数据集合。 来自Semantic3D项目的带标签的点云数据集包含数十亿个XYZ-RGB点，并将它们标记为7类。
     
  • EMD的Matlab与PyTorch代码分享：适用于3D点云回归的Earth-Mover-Distance (EMD) PyTorch版本...
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    这段简介可以描述为：“EMD的Matlab与PyTorch代码分享”提供了一种新颖的方法，用于处理3D点云数据的回归问题。其中，特别介绍了一个基于Earth-Movers Distance (EMD) 的PyTorch实现版本，旨在简化开发流程并提高计算效率，以促进机器学习社区对3D计算机视觉的研究和应用。 EMD的MATLAB代码用于计算点云之间的地球移动距离（Earth Movers Distance, EMD）已经包装成PyTorch版本。 依赖项： 该代码已在Ubuntu 16.04、PyTorch 1.1.0和CUDA 9.0上进行测试。 使用方法： 首先，通过运行`python setup.py install`来编译。 接着将生成的库文件复制到主目录中。例如：`cp build/lib.linux-x86_64-3.6/emd_cuda.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so .` 之后可以使用以下方式调用： ```python from emd import earth_mover_distance d = earth_mover_distance(p1, p2, transpose=False) # 其中p1: B x N1 x 3，p2: B x N2 x 3 ``` 参考`test_emd_loss.py`文件以获取更多信息。 作者： - CUDA代码最初由范浩强编写。 - PyTorch包装器是由莫开春编写的，并且顾家远也提供了帮助。 许可协议：MIT许可证。
     
  • 星图识别Matlab代码-Awesome-Point-Cloud-Place-Recognition:关于基于点云的位置识别...
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    星图识别Matlab代码项目专注于利用点云数据进行位置识别的研究与开发，提供了一系列基于Matlab的算法实现和优化方案，致力于推动机器人定位领域的技术进步。 星图识别的MATLAB代码在点云位置识别方面表现出色，特别适合研究基于3D点云的位置识别或环路闭合检测的人。 2016年：M2DP——一种新颖的3D点云描述符及其在回路闭合检测中的应用。 2017年： 2018年：扫描环境——用于位置识别的以自我为中心的空间描述符，基于3D点云地图。该论文获得了:fire::star:的好评。 2019年：LocNet——用于移动车辆的3D点云全球定位系统。 同一年还有SegMap的研究成果，使用数据驱动描述符进行三维片段映射，并获得:fire::star:评分。 同年发布的PointNetVLAD也值得一提，它基于深度学习技术实现大规模位置识别中的高效检索功能。同样获得了:fire::star:的好评。 另一篇2019年的研究是“一天学习，一年定位：利用扫描上下文图像进行长期LiDAR本地化”。
     
  • Matlab中的割点代码 - point-cloud-regularization：用于点云分类的空间结构化优化框架
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    point-cloud-regularization是基于Matlab开发的一个工具箱，专注于通过空间结构化优化来提升点云数据的分类精度。它特别适用于寻找和处理割点问题，增强三维模型的准确性和连贯性。 割点Matlab代码使用LoicLandrieu2017的结构化优化框架对点云进行空间正则化和分段正则化：该框架提出了用于在点云上对语义标签进行空间平滑处理的一系列方法，包括4个保真度函数和3个正则化器。分割工作基于从3DLiDAR点云中提取城市场景的弱监督分类辅助分割的研究成果。 依赖项包括PFDR、ALPHA-EXPANSION/GCMEX以及懒散信仰传播等库文件，这些是可选安装的，并且具体需要哪些取决于您打算使用的正则化类型。如果未选择安装某些库，则可能需要对部分代码进行注释修改以适应不同需求。 数据压缩包需先解压后才能使用。所有成果归原作者所有。运行时，请执行configure.m文件中对应于所需方法的行，然后参照benchmark.m来评估结果。
     
  • 超声点云数据采集系统/ Ultrasonic Point Cloud Data Acquisition System
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    超声点云数据采集系统是一款高效精准的数据收集工具，利用先进的超声波技术生成高密度、高质量的三维点云模型，广泛应用于工业检测、逆向工程等领域。 超声点云数据采集系统是一种基于超声波技术的三维空间数据获取装置，通过发射超声波并接收反射回波来构建环境的点云模型，在工业检测、建筑测绘及自动驾驶等领域有广泛应用。 1. 超声波技术： 频率高于20kHz的声音称为超声波。在物理学中，它们具有直线传播和强穿透力等特点，使其成为理想的探测工具。在采集系统中，利用超声波测量距离与物体特征信息。 2. 点云概念： 三维空间中的离散点集合被称为点云，代表了环境的几何特性。每个数据点包含其坐标（X、Y、Z），用于构建精确模型以分析复杂场景。 3. 数据采集流程： 超声波发射器发送脉冲信号，遇到障碍物后反射回接收端；通过时间差计算距离，并结合传感器位置确定坐标信息。 4. 系统硬件构成： 完整的超声点云数据系统包括超声传感器、处理器、存储设备和通信模块。其中，传感器处理发射与接收操作；处理器负责信号分析及计算任务；存储器保存采集结果；通信接口则用于与其他外部装置连接交互。 5. 软件处理： 原始数据需经过软件优化才能形成可用的点云模型，这可能涉及噪声过滤、配准和融合等步骤来提升质量和精度。最终生成的数据可以导入专业工具进行深入分析或建模工作。 6. 应用场景： 该系统广泛应用于工业检测（如结构缺陷检查与尺寸测量）、建筑测绘以及自动驾驶车辆的避障定位等方面，具有重要的实际价值。 7. 激光雷达对比： 尽管激光雷达在精度上更胜一筹，但超声波技术成本更低且适应环境变化的能力更强，适用于特定场景和预算有限的应用项目中。 8. 发展趋势与挑战： 随着科技进步，未来预计会进一步提高采集系统的精确度及效率。然而，在速度提升、噪声抑制以及扩大测量范围等方面仍面临诸多挑战；同时多传感器融合技术的实现和完善大数据实时处理能力也是研究的重点方向之一。 综上所述，超声点云数据采集系统通过利用超声波技术获取空间信息，并生成用于分析和建模的三维模型，在众多行业中发挥着重要作用。随着科技的进步，该领域的应用前景也将更加广阔。
     
  • 关于几种MATLAB代码的有效集算法分享
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    本文分享了几种基于MATLAB编程环境下的有效集算法实现方法，并探讨了它们在解决优化问题中的应用。 二次规划是非线性优化的一个特殊类型，其目标函数为一个二次实函数，而约束条件则是线性的。由于二次规划相对简单且易于求解（仅次于线性规划），并且一些非线性问题可以通过转化为一系列的二次规划来解决，因此它受到了广泛的关注，并成为了解决非线性优化的重要手段之一。针对这一类问题，存在多种算法可供选择。 本段落档集合了用于处理等式约束凸二次规划的拉格朗日方法和求解一般约束凸二次规划的有效集方法的相关内容。文档中不仅包含理论介绍，还提供了所有必要的Matlab代码，非常适合初学者进行学习与研究。
     
  • 关于EMD、EEMD、CEEMD与VMD四种模式分解的Matlab代码分析
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    本研究通过Matlab编程对比分析了EMD（经验模态分解）、EEMD（改进的经验模态分解）、CEEMD（互补性经验模态分解）及VMD（变分模态分解）四种信号处理技术，旨在揭示各自优劣与适用场景。 版本：matlab2019a 领域：信号分解 内容：基于EMD（经验模态分解）、EEMD（ ensemble empirical mode decomposition，集合经验模式分解）、CEEMD（complete ensemble empirical mode decomposition，完备的集合经验模式分解）和VMD（variational mode decomposition，变分模态分解）四种方法的Matlab代码。 适合人群：本科、硕士等教研学习使用。
     
  • Matlab ICP源码 - 点云配准算法: Point Cloud Registration Algorithm
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    本项目提供了一种点云配准算法（ICP）的MATLAB实现。通过优化迭代最近点匹配技术，有效提升三维场景中物体的位置和姿态估计精度。 MATLAB ICP源码项目的开发目标是创建一个用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道运行代码。涉及以下步骤： 1. 在希望执行代码的目录中建立一个名为BUILD的文件夹。 2. 将CMakeLists.txt和CODE.cpp传递给代码，这些参数应该放在构建过程中。 3. 代码接受三个输入参数：第一个是Kinect点云；第二个是CAD文件；第三个是ICP迭代次数。 对于CAD模型预处理： - .stl格式的CAD模型以毫米为单位转换成.pcd，并缩小0.001倍（即换算成米）。 重要约束条件包括： - Kinect的位置不应改变，因为Kinect相对于机器人底座的变换在代码中是硬编码的； - 需要注册的对象应放置在一个特定的高度。迄今为止获得的结果表明该物体被抬高到了6至7厘米以上（白色小立方体）。 示例CMakelists、用于获取Kinect与Base之间转换关系的Matlab代码以及从Kinect到机器人基座变换的相关Matalb代码都包含在提供的zip文件中。 最后，使用“cmake ..”和“make”命令来编译代码。
     
  • Matlab点云处理工具箱(Point Cloud Tools for Matlab)
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    Point Cloud Tools for Matlab 是一个专为MATLAB设计的点云数据处理工具包，提供了一系列用于读取、分析和可视化的功能，广泛应用于三维重建与机器人导航等领域。 Matlab点云工具箱主要用于处理、可视化和分析点云数据，提供了一系列丰富的函数和工具集，可以通过简单的命令和函数调用完成复杂的点云处理任务。此外，作为通用编程环境的Matlab还可以与其他Matlab工具箱及库无缝集成，为用户提供更灵活高效的解决方案。