针对现有迭代最邻近点(ICP)算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用主成分分析法进行点云数据粗配准,获得良好点云姿态;其次,采用点云重心距离特征进行边界检测并提取待配准点云边界;在此基础上,利用K-D树在两点云边界中查找对应最近点对,并通过单位四元数法进行坐标转换,求得平移矩阵及旋转矩阵,从而实现快速、精确的点云数据配准.实验结果表明:与经典ICP算法、现有改进ICP算法相比,本文中点云边界特征点的提取简单快速,极大简化了配准点集,简化率达到2.24%,改进方法的配准效率提高了25.8%.本文算法在保证精度基础上有效提高了配准效率,适用于数据量较大的点云数据配准.

把股票节点中的拐点找出来，一组股票节点里面的最高点和最低点，转折点

arcgis中求点与点、点与线之间的最短距离，路径分析，

通过小程序完成加购食物、结算、支付订单完成点单流程并通过订单号取餐； 用户可查看订单记录、订单状态及订单详情，还可看到所有的消费记录。 /utils 小程序客户端与服务器端交互的接口文件 这套小程序登录授权有些问题需要自己写对应的登录逻辑和页面 可单独写后端也可找找博主上传的php后端（tp5后端管理）

下载如有问题，可私信博主。下载前建议先查看博客内容，其地址为：https://blog.csdn.net/QQ98281642/article/details/117521070

c++三维点云底面简单识别和修补源码

依赖性：此机器人需要 Bioformats 才能读取 tiff 堆栈。 从下载http://downloads.openmicroscopy.org/bio-formats/5.3.4/ 并将其添加到 Matlab 的路径中。 要使用此机器人，请在Matlab的提示下执行“ spotsInNucleiBot”，然后按照选项/说明进行操作。 输入格式：图像栈，即多通道图像。 渠道之一用于检测原子核，其他包含衍射极限点（点源）。 输出格式：对于分析的每个堆栈，包含每个原子核的点源计数的表格。 有两种算法可用于检测原子核（简单阈值和机器学习）， 和两个检测点（LoG 和高级 LoG）。 机器学习算法需要训练模型以分割核。 要训​​练此类模型，请使用 nucleiSegmentationBot（在 NucleiSegmentationBot 下）。 ----- 关于 'LoG' 和 '

上海整个省的地名地址点，村点，shp矢量。数十万的点数据。十分齐全。空间另有其他各省的地名地址点、村点~~~

在使用PCL的voxelgrid filter时，若点云过大，而设置的voxel比较小，可能会导致voxel的数量超过int32的上限，从而会出现警告：“Leaf size is too small for the input dataset”。本代码可以解决这个问题。

知识点知识点知识点知识点