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基于Matlab的三维离散点云邻域点搜索（柱状、球状及KNN方法）

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简介：
本研究利用MATLAB开发了三种不同算法（柱状模型、球状模型和KNN）用于高效搜索三维空间中离散点云的邻近点，旨在优化数据处理效率与精度。 利用MATLAB构建KD树，并通过KNN、球状邻域与柱状邻域三种搜索方式高效获取当前点的三种邻域点。压缩包中包括主函数nbselect、demo示例代码、示例数据与结果图。

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  • 基于Matlab的三维离散点云邻域点搜索（柱状、球状及KNN方法）
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    本研究利用MATLAB开发了三种不同算法（柱状模型、球状模型和KNN）用于高效搜索三维空间中离散点云的邻近点，旨在优化数据处理效率与精度。 利用MATLAB构建KD树，并通过KNN、球状邻域与柱状邻域三种搜索方式高效获取当前点的三种邻域点。压缩包中包括主函数nbselect、demo示例代码、示例数据与结果图。
     
  • 基于MATLAB构建KD树以搜索三维点云中的邻近点.7z
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    本研究利用MATLAB开发了高效的KD树算法，专门用于在复杂的三维点云数据中快速查找邻近点。通过优化的数据结构和算法实现，显著提高了大规模点云数据的处理速度与准确性。 使用Matlab对三维点云建立KD树，并搜索一点或多点的柱状邻域、球状邻域以及KNN（最近邻）点。其中，柱状邻域和球状邻域的搜索半径为r内的所有三维点；而KNN搜索则是找到最接近该点的k个三维点。
     
  • 基于MATLAB的离散点云三维重建程序
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    本简介介绍了一种利用MATLAB开发的离散点云三维重建程序，该程序能够高效地处理和分析复杂场景中的离散数据点，生成精确的三维模型。 用离散点云实现三维重建的MATLAB程序。
     
  • 基于K近邻的点云离群点去除方法
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    本研究提出了一种利用K近邻算法来识别并剔除点云数据中的异常值（离群点）的方法，有效提高三维模型的质量和精度。 在MATLAB里，使用K近邻距离判断点云是否为离群点，并予以去除。
     
  • 基于MATLAB的三维离散点云有向法线重建及曲率评估
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    本研究利用MATLAB开发了一种算法，用于从三维离散点云数据中重构物体表面的方向法线，并进行精确的曲率分析。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：使用 MATLAB 实现三维离散点云的有向法矢重建及曲率（表面变化率）评估 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 3DMSR：三维模型形状搜索
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    3DMSR是一种先进的三维模型检索技术，专注于通过形状相似性进行高效、精准的模型搜索，适用于设计和工程领域。 3DMSR 3D模型形状检索的源代码与之前在 Google 项目托管上放置的代码相同，该代码专注于提取3D模型的特征。其核心算法基于 D.Vranic 博士论文中的深度缓冲区描述符技术。该项目包括四个部分： 1. **depthmapdll**：这是项目的主体部分，实现了深度缓冲区描述符的核心功能。 2. **eufc**：这是一个基础库代码集合。 3. **europeCS3DMR**：一个使用 depthmapdll 库的简单应用程序示例。 4. **vtkoffdll**：这部分是扩展的 VTK（开源）库，是一个独立的部分。
     
  • 基于三维点云的圆柱面拟合
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    本研究探讨了基于三维点云数据的圆柱面拟合技术，提出了一种改进算法以提高拟合精度和效率，适用于工业检测与逆向工程。 本段落档包含三维点云文件points.txt和C++项目文件CylinderFitting。文档通过对三维点云进行圆柱拟合，得到圆柱的半径、圆柱轴线单位方向向量以及轴线起始位置三个主要参数。算法源自“学编程的小蜜蜂”的matlab程序。
     
  • 基于三维点云的圆柱面拟合
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    本研究探讨了利用三维点云数据进行圆柱面精确拟合的方法和技术，旨在提高复杂几何结构重建精度。 本段落档包含三维点云文件points.txt和C++项目文件CylinderFitting。文档通过圆柱拟合算法处理三维点云数据，以获取圆柱的半径、轴线单位方向向量以及轴线起始位置这三个关键参数。该算法基于“学编程的小蜜蜂”发布的Matlab程序进行重写实现。
     
  • 基于 Three.js 的三维坐标柱状图
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    本项目利用Three.js创建了一个动态、交互式的三维坐标柱状图展示平台，适用于数据可视化和分析。 使用Three.js制作的三维坐标轴柱状图包含坐标矢量。建议在WebStorm环境中打开该项目，直接打开可能会导致坐标轴值显示不出来，因为字体加载需要在http或https协议下进行。
     
  • MATLAB中三维散乱点云的曲率算法
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    本文探讨了在MATLAB环境下实现三维散乱点云数据处理的一种方法，特别关注于开发有效的曲率计算算法。通过优化的数据结构和高效的数学模型，提出的方法能够准确地估计点云中的局部几何特性——曲率，这对于形状分析、表面重建等应用至关重要。 在MATLAB中实现三维散乱点云的曲率算法，包括主曲率、高斯曲率和平均曲率计算，用于确定点云模型上每个顶点的法向量和曲率值。