云去除算法

简洁明了的点云配准代码，挺适合新手练手的。ICP 的点云配准思路就是每次找最近点，慢慢对齐，直到误差够小为止。源码是用 Matlab 写的，结构清爽，变量命名也还行，不至于看得一头雾水。 代码运行也蛮顺畅的，配套数据一导入就能跑，不用手动改一堆路径。适合那种你突然想搞点云对齐实验，但又不想啃论文的场景。想换数据？只要格式对，改两行就能跑。 如果你对 ICP 感兴趣，想了解下对比算法，我也顺手找了些相关的资源，像是Super-4PCS、SIFT点云配准，还有带图形界面的ImageRegistrationApp，都挺有意思的，可以根据自己方向试试。 哦对，RANSAC那套也值得一看，结合特征点用还

Selenium 的指纹识别问题，多人用久了都绕不开。selenium 特征去除这个 JS 文件就挺实用，能帮你绕过不少反爬机制，尤其是那种一眼识破的 navigator 特征啥的，得比较干净。 直接在 Selenium 执行前注入 JS，把navigator.webdriver改掉、模拟真实环境，浏览器看起来就更“像人类”了。你要是之前被网站 ban 得头疼，不妨试试这个方式。 配合Python 爬虫框架用效果更，比如你用selenium + ChromeDriver，提前加载这个文件，再开爬，稳定不少，识别率低多了。 别忘了，JS 注入的位置关键，建议在driver.get()之前执行dr

使用DISTINCT关键字：SELECT DISTINCT name FROM s_dept; 使用GROUP BY子句：SELECT name FROM s_dept GROUP BY name;

此仓库提供基于 ALS 的倒伏树检测算法的源代码。通过 mainfindFallenTrees.m 中的 findFallenTrees() 函数使用该算法。请查阅函数文档，以了解有关函数输入、输出和用法的更详细描述。注意：在运行函数之前，必须先调用脚本 startup.m，因为它将所有必需的文件路径添加到 MATLAB 路径中。算法流程：1. 读入和预处理数据2. 基于关联组件分析的分类过滤点云（可选）3. 使用基于迭代 Hough 变换的线检测检测倒伏树4. 使用卷积神经网络去除虚假倒伏树段（可选）步骤 2 和 4 可以使用用户自定义的分类器，这些分类器是使用 connected_comp

项目目标 开发用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道。 运行步骤 在希望运行代码的目录中创建一个BUILD文件夹。 将CMakeLists.txt和CODE.cpp放入该文件夹。 传递给代码的参数应放在构建中，代码接受3个参数： 参数1 = Kinect点云 参数2 = CAD文件 参数3 = ICP的迭代次数 CAD文件的预处理 将.stl格式的CAD模型以毫米为单位转换为.pcd和米（缩小0.001）。 重要约束条件 Kinect位置不应改变，转换在代码中硬编码。 被注册的对象需放置在一定高度，建议抬高6-7厘米以上。 附加信息 代码中包含示例CMakeLists、获取Kine

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

Oracle 10g的卸载， Oracle 10g的卸载。

图像里的条纹干扰，尤其是那种横条纹和渐变纹，起来真不是一件小事。但你要是用 MATLAB，就可以靠频域下点狠招。傅里叶变换的玩法挺多的，把图像从空间域拉到频域后，条纹干扰就会变成特定频率的“图钉”——直观。你可以用fft2看频谱，再用滤波器精准下手。比如横条纹，在频域里就是水平方向的某些频率点，直接用带阻滤波器卡掉它们，效果还挺的。如果是渐变的那种干扰，那就得用更灵活的策略，像自适应滤波或者小波，思路不一样但思考方式挺有意思。操作方面，MATLAB 的图像工具箱支持得好，fft2负责正变换，ifft2用来还原图像。你还可以用imfilter搞空间滤波，搭配频域，干扰去得更干净。源码文件caoh

在开发过程中，MySQL 数据库的主键管理挺常见，尤其是在表创建和修改时。你如果想要创建主键，直接在建表语句中加上PRIMARY KEY，像这样：CREATE TABLE pk_test(f1 INT NOT NULL, PRIMARY KEY(f1));。要在已有表上加主键，可以用ALTER TABLE，像这样：ALTER TABLE customer MODIFY id INT NOT NULL , ADD PRIMARY KEY(id);。去掉主键也简单：ALTER TABLE customer DROP PRIMARY KEY;。这几个操作在日常开发中都蛮常用的，记得操作时要小心，不要

武汉大学课后作业中提到的点云滤波算法，采用了一维双向扫描方法，并在matlab环境下进行了优化。