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Chamfer-Distance-API: 基于TensorFlow的点云间倒角距离计算Python类

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简介:
简介:Chamfer-Distance-API是一个基于TensorFlow开发的Python工具类,用于高效计算点云数据之间的倒角距离,适用于点云配准和分类任务。 倒角距离(CD)是一种用于评估点云之间差异的指标,它通过计算每个点到另一个点集中最近邻的距离平方并求和来实现这一点。在Shapenet形状重构挑战中应用了这一方法。 对于两个点集S1和S2之间的倒角距离定义如下: 本说明文档旨在指导如何编译用于计算倒角距离的代码,并提供使用该API的基本教程。 **先决条件** - Tensorflow: 1.7.0 - Python: 2.7.12 **编译倒角距离代码** 文件夹`chamfer-distance`内包含用于实现倒角距离功能的TensorFlow模块。为了编译这些文件,首先确保已经安装了TensorFlow库。 接下来,请根据您的具体环境修改`chamfer-distance/Makefile`中的前四行配置信息(通常涉及路径和系统参数)。 最后,在命令提示符下执行以下步骤来编译代码: ``` # 从 chamfer-distance/make 目录运行 make ``` **测试代码** 为了验证所编写的程序是否正确,可以在相应的目录中尝试运行测试脚本。例如: ``` # 在 chamfer-distance/python 文件夹内执行如下命令 python test.py ```

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  • Chamfer-Distance-API: TensorFlowPython
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    简介:Chamfer-Distance-API是一个基于TensorFlow开发的Python工具类,用于高效计算点云数据之间的倒角距离,适用于点云配准和分类任务。 倒角距离(CD)是一种用于评估点云之间差异的指标,它通过计算每个点到另一个点集中最近邻的距离平方并求和来实现这一点。在Shapenet形状重构挑战中应用了这一方法。 对于两个点集S1和S2之间的倒角距离定义如下: 本说明文档旨在指导如何编译用于计算倒角距离的代码,并提供使用该API的基本教程。 **先决条件** - Tensorflow: 1.7.0 - Python: 2.7.12 **编译倒角距离代码** 文件夹`chamfer-distance`内包含用于实现倒角距离功能的TensorFlow模块。为了编译这些文件,首先确保已经安装了TensorFlow库。 接下来,请根据您的具体环境修改`chamfer-distance/Makefile`中的前四行配置信息(通常涉及路径和系统参数)。 最后,在命令提示符下执行以下步骤来编译代码: ``` # 从 chamfer-distance/make 目录运行 make ``` **测试代码** 为了验证所编写的程序是否正确,可以在相应的目录中尝试运行测试脚本。例如: ``` # 在 chamfer-distance/python 文件夹内执行如下命令 python test.py ```
  • Hausdorff :使用 MATLAB 两组
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    本文章介绍如何利用MATLAB编程计算两组点云之间的Hausdorff距离,适用于需要进行图像处理和形状匹配的研究者。 这段代码用于计算两个点云之间的Hausdorff距离。 假设A和B是度量空间(Z,dZ)的子集,则A与B之间的Hausdorff距离,记作dH(A, B),定义为: \[ dH(A, B)=\max{\left(\sup_{a \in A} dz(a,B), \sup_{b \in B} dz(b,A)\right)} \] 其中, \[ dH(A, B) = \max(h(A, B), h(B, A)) \] \[ h(A, B) = \max\limits_a (\min\limits_b (d(a,b))) \] 这里,\( d(a, b) \)表示L2范数。 函数调用格式为: ``` dist_H = hausdorff( A, B ) ``` 参数: - **A**:第一点集。 - **B**:第二点集。 注意:A和B可以有不同的行数,但必须有相同的列数。
  • Euclidean-Distance两数组欧几里得
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    Euclidean-Distance函数用于快速准确地计算两个数组之间的欧几里得距离,适用于数据分析与机器学习中的相似度衡量。 欧几里得距离用于计算两个数组之间的直线距离,在欧氏空间中表示两点间的最短路径。可以通过npm安装compute-euclidean-distance来使用此功能。 用法如下: ```javascript var euclidean = require(compute-euclidean-distance); ``` 函数`euclidean(x, y[, accessor])`可以用来计算两个数组之间的欧几里得距离。 例如,给定两个数组x和y, ```javascript var x = [2, 4, 5, 3, 8, 2], y = [3, 1, 5, -3, 7 ,2]; ``` 调用`euclidean(x,y)`将返回大约6.86的距离值。 对于对象数组,可以通过提供访问数值的访问器函数来获取它们之间的欧几里得距离。例如: ```javascript var x = [[1, 2], [2, ```
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    本文介绍了利用GPS数据计算任意两点间的直线距离及方向角的方法和技术,为导航和地理信息系统提供精确的位置服务。 通过两个点的经纬度坐标来计算这两点之间的距离和角度,并进行高斯投影转换。
  • 余弦:两个数组cosine-distance
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    本篇文章主要介绍如何使用余弦相似度来衡量两个向量在多维空间中的角度相似性,并详细讲解了用Python实现两个数组间cosine-distance的具体算法。 余弦距离用于计算两个数组之间的相似度,根据分隔两个向量的角度来定义它们的相似程度。计算出的相似度范围在[-1, 1]之间:具有相同方向的向量相似度为1;正交(垂直)方向上的向量相似度为0;相反方向上的向量相似度为-1。余弦距离通过从1减去两个向量之间的相似性来表达它们不相似的程度。 安装计算余弦距离的库:`npm install compute-cosine-distance` 使用方法如下: ```javascript var distance = require(compute-cosine-distance); distance(x, y[, accessor]) ``` 其中,x和y是需要比较的两个数组。例如, ```javascript var x = [5, 23, 2, 5, 9], y = [3, 21, 2, 5, 14]; var d = distance(x,y); ``` 计算结果即为x和y之间的余弦距离。
  • 和方位另一经纬度
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    本文章介绍了一种通过已知两点之间的距离、方位角以及起始点的经纬度来推算第三点经纬度的方法。 这个小工具可以根据一个点的经纬度以及到另一个点的距离和方位角来计算出另一点的经纬度。
  • 在MATLAB中两组欧氏:从A到B中各最小
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    本文介绍了如何使用MATLAB编程来计算两组点云之间的欧氏距离,并重点探讨了从点云A中的每个点到点云B中所有点之间最短距离的求解方法。 计算样本点云中每个点到参考点云中最邻近的点之间的欧氏距离。 输入: - 参考点云为 M x N 矩阵 - 样本点云为 P x N 矩阵 输出: - distMat 为 P x M 的矩阵,表示样本中的每一个点与参考中最近的一个点的距离。注意这里的distMat的维度是P*M而不是原文提到的P*N,因为每个样本点只对应一个最近的参考点距离而非所有参考点的距离。
  • 两定到线段,并求三所成之夹
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    本工具用于计算平面上两点之间的距离、点到直线段的最短距离以及由三个点构成的角度大小。适用于几何学和图形编程等领域。 计算两点之间的距离,点到线段的距离以及由三个点构成的夹角。
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    本文章介绍如何使用C++编程语言编写程序来计算二维或三维空间中两个点之间的欧几里得距离。通过具体的代码示例和详细的注释说明帮助读者理解实现过程中的关键步骤,让初学者也能轻松掌握这一基础技能。 用C++编写了一个计算球面上两点之间距离的小程序。
  • 坐标和方位
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    本文章介绍如何通过给定的两点坐标值来计算这两点之间的直线距离以及它们连线与正北方向之间的夹角(即方位角),适用于地理信息系统、导航定位等领域。 在测量或道桥行业中,人们经常需要根据GPS大地坐标计算两点之间的距离和方位角。虽然这些计算并不复杂,但过程较为繁琐。为此开发了一个Excel工具,只需输入两个点的横纵坐标及坡度信息,即可自动得出它们的距离和方位角。为了防止频繁操作导致公式意外删除,对相关单元格进行了保护处理,并设置了密码yy。