点云各类属性可视化

详细介绍了基于python、alpha shapes提取边缘点原理及过程

详细介绍了ubuntu20.04系统下，安装pytorch教程

1、算法原理道格拉斯普克算法（Douglas-Peukcer）算法是一种简化线状要素的经典算法。先介绍其原始的计算原理：对每一条曲线的首末点虚连一条直线，求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比。若dmax<D，这条曲线上的中间点全部舍去；若dmax ≥D，保留dmax对应的坐标点,并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分重复使用该方法。算法的详细步骤如下:(

介绍基于matlab GUI的手写数字识别程序使用教程

前言本文对计算机视觉传统方法中的一些特征提取方法进行了总结，主要包括有：SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)、SURF、ORB、LBP、HAAR目录[1] SIFT（尺度不变特征变换）[2] HOG（方向梯度直方图）[3] SIFT和HOG的比较[4] SIFT/HOG与神经网络特征提取的比较[5] 其他传统特征提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）先对几个概念和问题做

作者：Liangliang Nan作者介绍：来自荷兰代尔夫特理工大学三维地理信息研究小组代码：https://github.com/LiangliangNan/Easy3D#简介Easy3D是一个用于三维建模、几何处理和渲染的开源库，它使用C++中实现的，并着重强调简单易用性性（即，处理和可视化3D数据可以通过API调用的几行来实现），Easy3D的贡献有三个方面：（1）可以表示常见3D数据（即点

是C++标准库中的一个动态数组，它能够自动管理内存，非常适用于需要频繁添加和删除元素的场景。在本文中，我们将探讨如何在中删除指定位置的元素和指定元素值的元素。

使用alpha shapes提取边缘点，并进行可视化，并且带GUI界面

线性回归，通俗点讲就是拟合的数据与真实数据间的差别，在这里主要参考徐士良编写的《常用算法程序集（C/C++描述）》里面的内容。这些算法原理是利用最小二乘进行拟合的，不是基于稳健的估算方法，因为它默认y值是真值，但实际中这个值是包含误差的。（1）随机样本分析（2）一元线性回归分析（3）多元线性回归分析（4）半对数数据相关（5）对数数据相关...