八点算法

八点算法的 EVD 降维技术，在双视图三维重建时，表现还挺亮眼的。传统 EVD 搞出来的偏差和误差都挺大，主要是因为噪声太“花”、矩阵太“病”。文中用的做法比较巧，自动带预白化+正则化这俩功能，而且直接把优化维数从 9 压到 4，省事还快。如果你搞过三维重建或者计算机视觉的事儿，那这个思路你应该会蛮喜欢的。

这是基于最大相关熵准则的迭代最近点算法（ICPMCC）的Matlab实现源代码。项目提供了ICP算法及其变体的代码，包括使用迭代最近点算法和相关熵的精确二维点集配准，以及基于点对应和相关熵的鲁棒刚性配准算法。此外，还包含了使用点到平面距离和相关熵进行基于激光雷达的精确点集配准的论文。

利用Matlab实现特征点匹配的方法，实现图像的精确配准功能。

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

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

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。

点云配准里的 Super-4PCS，还挺实用的一个东西，尤其是在大规模数据的时候，速度和精度都有提升。它是老牌 4PCS 算法的升级版，改进了点对筛选和匹配逻辑。简单说，原来需要慢慢找的共线四点对，现在能更快更准地锁定。用 C++写的，结构清晰，构建也不复杂，用 CMake 搞定就行。如果你做无人机建图、自动驾驶那类项目，像激光雷达、结构光这种采集来的点云，用它配准效果还不错，效率也上来了。资源包是Super4PCS-master，解压后能看到源码、头文件、示例代码和CMakeLists.txt。调试的时候按 CMake 流程一步步来，导入两组点云文件，跑一下就能看到结果。比起传统的 ICP、

基于距离和的孤立点挖掘算法挺实用的，尤其在数据挖掘中找出那些与众不同的点，能更好地识别异常行为。算法的核心就是计算每个数据点与其他点的距离和，距离和越大，就越有是孤立点。这里面有个小技巧，就是需要用像欧几里得距离这种常见的度量方式，也可以用曼哈顿距离等根据需要调整。步骤也蛮，预数据、计算距离、设置一个阈值，超出这个值的就是孤立点。不过这也有挑战，计算量大时需要一些优化手段，比如 KD 树来加速计算。，这种算法能高维数据，挺适合大数据集应用。你要是需要深入理解，研究一下代码实现和数据集就能更清楚了。

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