随着三维扫描技术的广泛应用，点云数据在多个领域（如建筑、自动驾驶、医学影像和地理信息系统）中发挥了重要作用。点云是通过激光雷达（LiDAR）、结构光、时间飞行（ToF）等技术采集的三维数据点的集合，用于表示物体或环境的三维结构。这些点云数据需要有效的存储格式来满足不同的应用需求。本文将介绍几种常见的点云存储格式及其特点。

在这篇文章里，我们来聊聊一个完整的：如何用 TensorRT 10 + CUDA + OpenCV CUDA 写一个推理引擎类TrtEngine，实现从的完整流程。如果你刚接触 TensorRT，可能会觉得 API 很复杂，名字也容易混乱。没关系，我们从实际工程代码入手，逐块来讲清楚每一步。

KD树作为一种高效的多维数据结构，在低到中等维度的空间中表现出色，特别适用于需要频繁进行最近邻和范围搜索的应用场景。其结构简单、搜索效率高，使其在计算机科学的多个领域得到了广泛应用。然而，随着维度的增加，KD树的性能受到限制，同时动态更新操作也较为复杂。尽管如此，通过各种改进和变种，KD树仍然在许多实际应用中发挥着重要作用。理解KD树的结构和操作原理，不仅有助于在实际项目中选择合适的数据结构，还能

工业 AI 部署的核心诉求是低延迟、稳定性、跨平台性。主流任务涵盖分类、检测、分割、关键点、OCR、异常检测、时序预测、多模态。部署方式包括端侧推理、边缘推理、云端推理，现实中往往是混合使用。嵌入式设备算力已经足够跑轻量模型，端侧推理在工业中占主流。C++ + ONNX Runtime 是当前工业部署的事实标准，既能跑在嵌入式，也能扩展到 GPU/服务器。不同任务需要定制化预处理与后处理，但核心推

该代码能够处理彩色和灰度图像，且通过自适应的方式增强图像的局部对比度。对于彩色图像，它仅对亮度通道应用CLAHE，从而避免影响图像的色彩信息。而对于灰度图像，直接应用CLAHE即可。自适应直方图均衡化（CLAHE）是一种强大的图像增强技术，特别适用于局部对比度差的图像。通过将图像划分为多个小块，并对每个小块单独进行直方图均衡化，CLAHE能有效提高图像的视觉效果。在图像处理中，根据图像类型（彩色或

PCL 是一个功能强大且灵活的开源库，覆盖了从点云创建、处理到可视化的各个方面。无论是基础的点云操作，还是复杂的配准、特征提取和分割，PCL都提供了丰富的接口和工具。通过掌握PCL的核心功能，您可以轻松地处理来自各种3D传感器的数据，在计算机视觉、机器人、无人驾驶等领域中实现复杂的点云处理任务。

K 近邻搜索是一种高效查找最近K个点的方式，适合需要寻找固定数量邻居的应用场景，如特征提取和物体识别。体素内近邻搜索利用八叉树或其他分割方式将空间划分为更小的单元，适用于空间分割和数据降采样等场景，能够降低计算复杂度。半径内近邻搜索则用于在给定半径范围内查找所有邻居点，适合局部特征提取、滤波和密度分析等应用。不同的搜索方式适用于不同的应用需求，选择合适的搜索方式可以显著提高点云处理的效率和准确性。

C++ 部署深度学习模型是一项复杂的任务，涉及 C++ 基础、深度学习框架的使用、GPU 编程、模型优化、并行编程和跨平台部署等多个方面。通过遵循上述学习路线，你将逐步掌握 C++ 部署深度学习模型所需的关键知识和技术，能够在实际生产环境中高效地进行模型部署和优化。

和都是基于 Qt 的高级封装控件，提供了更为直接的项操作方式。项模型封装：不需要单独设置模型，直接通过项（）管理数据。简化操作：与QListViewQTreeViewQTableView等纯视图控件相比，它们的使用更为简单，适合小型数据集或简单展示需求。适用场景：适用于不需要复杂数据模型、或数据量较小的应用场景。在需要更复杂的数据展示和交互时，QListViewQTreeView和QTableVi

/ 设置噪声水平// 最小探测距离// 边缘宽度在生成深度图时，我们需要模拟传感器的位姿（位置和方向），这是通过一个仿射变换矩阵sensorPose来实现的。定义了坐标系，通常使用相机坐标系。noiseLevel和minRange分别用来控制噪声水平和最小采集距离。本文介绍了如何使用PCL从点云生成深度图并进行可视化。通过调整角度分辨率、视角范围和传感器位置等参数，用户可以生成精确的深度图。PCL