[ML] 数据处理

能够不须要本身开发,使用CloudCompare的分割合并功能实现点云标注(labeling),生成点云训练集数据。spa

(1)首先对点云中的物体进行分割,分割出一个一个的类别。xml

(2)接着删除全部的SF,使用Add constant SF功能,添加一个SF名字为classification,值为类别值(1,2,3...)开发

(3)未分类的类别最好也用一个数值表示,为0的话,输出的时候好像就是nan。io

(4)最后合并全部的类别点云,获得一个带标签的点云。(X,Y,Z,classification)class

(5)保存为*.asc格式。数据

 完成!文件


 

1.使用CloudCompare进行类别分割ant

(1)定义类别文件xml标签

  Classification:ground,wall,ceiling,bed,desk,co

  --ground:文件1,文件2

  --wall:文件1,文件2

(2)计算特征

  读取每一个类别,文件列表,计算列表中每一个文件的点云特征。

  组织成一个新的点云文件保存。

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