最近開始接觸點云數(shù)據(jù)處理，感覺這個領(lǐng)域超級有趣！??首先了解了什么是點云——簡單來說就是由空間離散點組成的集合，廣泛應(yīng)用于自動駕駛、三維重建等領(lǐng)域。??為了更好地處理這些數(shù)據(jù)，我從幾個方面進行了學(xué)習：

第一步是數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理。PointCloud數(shù)據(jù)通常來自激光雷達或深度相機，原始數(shù)據(jù)可能存在噪聲和冗余，因此需要進行濾波和降采樣。?比如使用統(tǒng)計濾波去除異常值，或者采用 voxel grid 方法減少點的數(shù)量。

接著是特征提取。通過計算點的法向量、曲率等屬性，可以為后續(xù)分析提供重要信息。??這一步很關(guān)鍵，直接影響到模型的效果。

最后是分割與配準。利用分割算法將點云分成不同部分，再通過ICP（迭代最近點）算法實現(xiàn)點云間的精確對齊。??最終目標是構(gòu)建出一個完整且準確的三維模型。

雖然才剛剛起步，但每一點進步都讓我充滿動力！??期待未來能有更多收獲～