点云法向量、质心、体素、三角面。含数据与python源码。
旋转、平移、 立体几何投影理论分析、投影变换、仿射变换、缩放等，特别是包含了基于法向量的点云旋转，可以将激光雷达地面点云旋转到与xoy平面平行。 含数据与python源码。
包括ICP配准方法基本介绍和open3d实现。
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体素下采样、随机下采样、均匀下采样，含数据与python源码。
NaN剔除、无效值剔除、标准差剔除、近邻点剔除，含数据与python源码。
8种点云聚类方法，如DBSCAN、KMeans等，即RANSAC平面分割。含数据与python源码。
4种点云表面重建方法，如Alpha Shape、Ball Pivoting、Poisson、VoxelGrid。含数据与python源码。
深度学习中点云基本数据处理和增强方式，包括点云归一化、随机打乱、随机平移、随机旋转、随机缩放和随机丢弃等，持续总结与更新 。含数据与python源码。
最远点采样FPS(Farthest Point Sampling)、点云特征上采样。含数据与python源码。
已完成KITTI、Mini KITTI、S3DIS、Modelnet40等数据集的详细分析与可视化。
KITTI数据集详细解析，包括坐标变换、鸟瞰图（BEV）、前视图（FV）等。
PointNet、PointNet++、MSG三维点云分类模型数据集、模型结构和代码等详细分析 。含数据与python源码。
PointNet、PointNet++三维点云语义分割模型数据集、模型结构和代码等详细分析 。含数据与python源码。
数据集、模型结构和代码等详细分析，含数据与python源码。
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mmdetection3d、mmdetection、mmclassification三维点云算法框架安装与调试，包括基本的训练步骤，含数据与python源码。
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Original: https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716
Author: Coding的叶子
Title: 【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习
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