包括两种计算方法:精确计算和近似计算(思考:local density=单位面积的点数 vs  local density =1/单个点所占的面积) 每种方法可以实现三种模式的点云密度计算,CC里面的点云计算依赖于 给定的近邻半径所对应的最佳八叉树层级 (通过findBestLevelForAGivenNeighbourhoodSizeExtraction()方法实现) 在GeometricalAnalysisTools类文件中实现. //volume of a unit sphere stat…

matlab练习程序(SUSAN检测) SUSAN算子既可以检测角点也可以检测边缘,不过角点似乎比不过harris,边缘似乎比不过Canny.不过思想还是有点意思的. 主要思想就是:首先做一个和原图像等大的目标图像.然后用一个圆形的模板,用模板去遍历原图像每个像素,把模板内的每个像素都和模板中心像素比较,如果灰度小于一个阈值,那么就对目标图像当前和原图像相同位置的像素加一,直到结束.目标图像中在原图像是角点的位置就会取局部极小,所以做一个反向的相减.img=max(img)-img,if img…

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.…

最近听说微信小程序发布了云开发,可以不需要购买服务器,就能开发小程序和发布小程序,对于动辄千元的服务器,极大的节约了开发成本,受不住诱惑,我就开始了小程序的云开发,目前项目已上线,亲测不收费,闲不住的可以试试 第一步:点击云开发 第二步:创建新环境,免费给予的基本够个人使用 第三步:根部新建文件夹: cloudfunctions   第四步:project.config.json配置云开发文件夹 "cloudfunctionRoot": "cloudfunctions/&qu…

MATLAB实例:散点密度图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图 数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'…

微信小程序基础概念 小程序云开发的三大基础能力:云数据库.云函数.云存储 Java.NodeJS.JavaScript.HTML5.CSS3.VueJs.ReactJs.前端工程化.前端架构 小程序开发入门基础,开发流程,云开发的使用,独自完成小程序开发 什么是小程序:小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用,它实现了应用"触手可及"的梦想,用户扫一扫或者搜一下即可打开应用.也体现了"用完即走"的理念,用户不用关心是否安装太多应用的问题.应用将无处不在,随时可用,但…

小程序接入云通信IM--插件 小程序微信后台搜索AI情报官组件即可获得小程序云通信IM的即时通信能力…

微信小程序--使用云开发完成支付闭环 1.流程介绍 2. 代码实现和逻辑思想描述 云函数统一下单 对应云函数 unipay [CloudPay.unifiedOrder] 函数思路 : 调用云函数封装功能,用时间戳生成对应订单号,进行统一下单处理,如果两个返回结果都是SUCCESS,那么将该订单记录写入数据库,状态设置为waiting body填写商户名称 subMchId填写商户ID,在云函数环境管理后台获取 const cloud = require('wx-server-sdk') clo…

ArthurSlog SLog-71 Year·1 Guangzhou·China Sep 12th 2018 ArthurSlog Page GitHub NPM Package Page 掘金主页 简书主页 segmentfault 道常无为而无不为 开发环境MacOS(High Sierra 10.13.5) 需要的信息和信息源: 小程序官方文档 小程序端API文档(客户端) 云端API文档(服务端) 前言 "云开发" 封装好了一些常用的业务逻辑,提供了以下方面的相关API供开发…

算法思路是首先建立kd树,然后找到每个点距离最近的点的距离,对距离求和再求平均即可. 代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pc = pcdownsample(pc,'random',0.1); %降低一下数据量 pc_point = pc.Location'; %得到点云数据 kdtree = vl_kdtreebuild(pc_point); %使用vlfeat建立kdtree dissum = ; :leng…