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基于python实现的三维点云激光建筑和树木分类项目源码+项目说明.zip
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2023-01-13
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基于python实现的三维点云激光建筑和树木分类项目源码+项目说明.zip 【项目介绍说明】 样本预处理 首先去除地面,(滤波,随机采样等均可),利用连通性分析分离点云,同时删除点云个数小于20个点的点云快。(剔除一些杂点,不太便于辨别形状的点)。 特征值的选取与计算(基于表面邻域分析) 粗糙度的计算 基于KNN表面邻域分析 最近的n个点,这样的话建筑表面取点,最近的n个点一般都会是平面,树木表面取最近的n个点的话,按上述方法计算出来的粗糙的比较大。 点云表面局部协方差矩阵分析 支持向量机分类 测试步骤: 1.运行SaveFV.py,提取样本数据的特征向量,保存于FeatureVectors.txt文件中。 2.运行svmdemo.py,训练分类器,并对待分类数据进行分类 3.在CloudCompare中查看分类结果(蓝色的表示分类为建筑,绿色表示分类为树木)
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NeighBourAna.py 461B
caogao.py 413B
PCADemo.py 369B
KNNNeighbor.py 612B
FileOperator.py 1KB
SaveFV.py 771B
svmdemo.py 1KB
MyHelper.py 3KB
DrawPictureDemo.py 727B
SurfaceDectingDemo.py 1KB
points
testdata 1B
trees 1B
buildings 1B
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