哈喽，大家好，我是Sunny。 在点云处理领域，PointNet++是一篇非常有影响力的论文，它提出了一种新的方法来处理3D点云数据。相比于它的前作PointNet，PointNet++在捕捉局部结构和上下文信息方面做出了重要改进。本文将详细介绍PointNet++的主要思想，重点解释其网络结构。 背景：点云数据与挑战 点云是3D空间中数据的集合，其中每个点都包含空间坐标和可能的附加特征（如

通用的一个方法GetDistance，计算两个点的距离，不开平方 /// <summary>/// 获取两个点的距离，不开平方/// </summary>/// <param name="a"></param>/// <param name="b"></param>/// <returns></returns>public static float GetDistance(Vecto

文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献 一、简介 ICP算法总共分为6个阶段，如下图所示： （1）挑选发生重叠的点云子集，这一步如果原始点云数据量比较巨大，一般会对原始点云进行下采样操作。 （2）匹配特征点。通常是距离最近的两个点，当然这需要视评判的准则而定。 （3） 加权。根据点的匹配程度对找到的对应点进行加权。 （4）抑制匹配点。根据匹配点的匹

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