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激光雷达点云数据代处理：点云赋色RGB、点云坐标转换、、点云去噪抽稀、地面点、建筑物、植被等分类，制作高程点、等高线、DEM、 DSM 等；专业点云处理。点云关键点处理，点云特征提取，点云边界提取等点云滤波，点云平滑，上采样，裁剪，去噪等点云配准，点云识别，点云分割，聚类等点云网格重建，点云体积计算，点云孔洞填充…目前在读博，是个人兼职在做，质量可以保证，售后无烦恼，中介勿扰，价格根据工作量和难易度来决定，诚信

点云处理，点云数据，三维重建，创新算法改进三维激光雷达扫描点云数据，点云处理分割，pcl库，点云聚类、平面模型拟合，点云配准，点云滤波，主元pca分析，特征识别，点云切片网格化，表面积体积等，解决 pcl各种有关点云算法等等擅长:点云任意方向投影。新旧坐标系转换。各种方向包围盒生成以及可视化。点云体积估算，煤堆体积，石头石堆体积，货堆体积，快递体积，建筑物体积等一系列体积估算。 PCL点云库及点云处理vspcl点云滤波(直通

点云数据处理 1 点云配准 包括ICP、GICP、Tricp、点面icp、NDT、FPFH、PFH，3DSC，4PCS，PPF等等 以及配准精度评价方法2 点云特征计算（点云曲率、法向量（可视化）、梯度、PCA等）3 点云滤波（直通滤波，双边滤波，统计滤波，体素格网，包围盒等）CSF滤波 形态学滤波4 点云抽稀体素降采样 均匀降采样 曲率降采样，欧式聚类，区域生长等点云多种去噪算法，加噪算法等点云赋色5 点云obj ply pcd txt las stp stl 等格式转换bin转txt pcd 互换6 室内场景点云分割7 点云

视觉slam/激光slam/imu/激光融合/视觉融合/多传感器融合；多传感器融合定位；多传感器标定；相机激光雷达联合标定；相机imu联合标定；imu与激光雷达联合标定；三维点云等SLAM激光、ros指导，slam仿真 激光雷达建图，ros机器人仿真建模、gazebo和rviz仿真、地图构建和路径规划，仿真技术支持、实验指导，视觉改进算法，图像处理、计算机视觉、二维，三维重建、图像恢复、扩散模型。创新，三维点云处理+环境感知+障碍物识别+激光点云边界路沿石检测+点

激光雷达点云数据代处理：点云赋色RGB、点云坐标转换、、点云去噪抽稀、地面点、建筑物、植被等分类，制作高程点、等高线、DEM、 DSM 等；专业点云处理。点云关键点处理，点云特征提取，点云边界提取等点云滤波，点云平滑，上采样，裁剪，去噪等点云配准，点云识别，点云分割，聚类等点云网格重建，点云体积计算，点云孔洞填充…

专攻各种点云问题激光雷达点云数据代处理：点云赋色RGB、点云坐标转换、点云去噪抽稀、地面点、建筑物、植被等分类，制作高程点、等高线、DEM、DSM等；各项点云处理，雷达点云障碍物检测，行人检测，承接lio-sam, Ivi-sam, lego-loam, fast-lio, NDT*激光雷达相关建图定位项目： 1.算法可支持纯Lidar、Lidar 融合轮速、IMU、GPS、RTK等多源融合方案 2.承接开源lidar-imu标定算法适配项目1.障碍物检测。多目标或单目标检测并输出障碍物距离。 3..点云重建。多种重建

三维重建及创新算法。服务内容包括：1. 多种点云配准（ICP、GICP、Tricp、点面 icp、NDT、FPFH、PFH、3DSC、4PCS、PPF 等）及配准精度评价。2. 点云特征计算（曲率、法向量可可视化、梯度、PCA 等）。3. 多种点云滤波（直通、双边、统计、体素格网、包围盒等，还有 CSF 滤波、形态学滤波）。点云抽稀（体素降采样、均匀降采样、曲率降采样等）、欧式聚类、区域生长等。点云去噪加噪算法，点云赋色。4. 点云格式转换（obj、ply、pcd、txt、las、stp、stl 等，bin

点云数据处理 ，创新点点云处理，三维可视化，算法改进，创新包括以下关于点云的一切问题，可详细描述需求 1.点云参数提取。例如，单木参数提取，树高，胸径，树木体积估算。零件尺寸测量，生成任意方向包围盒，并进行三维可视化与标注2.点云体积估算系列产品。可计算煤堆，货堆，矿石堆体积，重建表面，并进行三维可视化3.点云特征检测提取。例如，计算点云法线，曲率，提取脊线，谷线，提取二三维边界，提取特征点4.隧道点云系列产

点云数据处理+，创新点点云处理，三维可视化，算法改进，创新包括以下 1.点云参数提取。例如，单木参数提取，树高，胸径，树木体积估算。零件尺寸测量，生成任意方向包围盒，并进行三维可视化与标注 2.点云体积估算系列产品。可计算煤堆，货堆，矿石堆体积，重建表面，并进行三维可视化 3.点云特征检测提取。例如，计算点云法线，曲率，提取脊线，谷线，提取二三维边界，提取特征点 4.隧道点云系列产品。可提取隧道中

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现在有个项目，用单目结构光扫描工件，生成点云后进行点云处理，本人不是这个专业，有偿求指导

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本人985在读博二点云处理，可视化 1.点云参数提取。例如，单木参数提取，零件尺寸测量，生成任意方向包围盒，边界框。 2.点云特征检测提取。例如，计算法线，曲率，提取脊线，提取边界，提取特征点。 3.点云提取地面点，地面补洞，生成DEM,等高线。 4.点云生成CHM，DSM,DTM. 5.点云配准，多视点全局配准，误差计算分析，误差区域选取等。 6.点云重建，多种方法重建物体表面，并可以计算相关参数，比如表面积，体积，消光系数等。 7.点云体素化，

有没有免费点云模型的地址，帮忙推荐下，感谢了。

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我想问一下，点云深度学习中，对于一个物体做语意分割，都要对点云降采样，比如从十万个点采样4096个点作为模型的输入。那，但是模型输出同样是4096个点的类别。如何从训练好的4096个点回到十万个点呢？得到整个物体的分割效果呢？

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买了奥比中光的双目结构光相机，可以得到这种点云图，从侧面能看出一定深度关系。 想知道怎么通过移动相机补全场景，并且保存获得的三维点云模型

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