摘要：CGAL是一款跨平台C++开源计算几何算法库，提供精确高效的几何计算与空间数据处理功能。支持基础几何运算、点云/网格处理、GIS分析、图形学可视化等全流程算法，适用于地形建模、机器人导航、工业检测等场景。其严谨的计算内核避免浮点误差，兼容主流编译器和Qt/TBB等库，可显著减少几何算法开发工作量。应用领域涵盖地理测绘、三维重建、科研验证等多个方向。

方法适用场景特点αβ 调整通用简单、快速直方图均衡化低对比度全局增强，可能过曝CLAHE局部对比度增强避免过曝，细节清晰Gamma 校正亮度非线性调整适合偏亮/偏暗图像归一化动态范围拉伸简单，适合低动态范围图像根据图像特性和需求选择合适方法即可。

训练模型转推理模型时，需要将这个参数设置为True，这个开关时关闭后处理和NMS，这两个操作会在部署代码里自己单独弄，不放在模型中。然后再准成onnx，再转ncnn时就可以了，不再报上面那种错误了。参考网上的解决方法：https://blog.csdn.net/weixin_42068948/article/details/114584935。解决方法：pt转换的onnx有很多冗余需要简化，可以借

bBA中A1!总结Bb。

更改LaTeX\LaTeXLATE​X 排版中局部字体颜色的方法添加颜色包\usepackage{color}待改变颜色的文本处\textcolor{red}{文本}{red}为指定的颜色效果：

pcl1.13.0版本对应vs2022，vs2019不兼容，所以报错。在下载pcl1.13.0的文件上可以看到。

torch.max()torch.max(input, dim, keepdim=False) → output tensors (max, max_indices)输入参数：input = 输入tensordim = 求最大值的维度keepdim = 是否保持原维度大小输出输出：max = 指定维度求得的最大值max_indices = 指定维度求得的最大值索引下面以一个大小为(3, 2, 5)

文章目录torch.cudatorch.cuda.is_available()torch.cuda.set_device(device)class torch.cuda.device(idx)torch.cuda.device_count()torch.cuda.get_device_name(0)torch.cuda.current_device()torch.device('cuda')tor