3D点云模型(数据集)下载(亲测)

这个是斯坦福的,直接且只能下载ply格式的数据模型

下面是连接:

The Stanford 3D Scanning Repository

 

 

 

 

 pts格式的点云数据下载(ShapeNet数据集)

链接:https://pan.baidu.com/s/1MavAO_GHa0a6BZh4Oaogug 提取码:3hoe

下载 后的文件解压后包含一个shapenet_part_overallid_to_catid_partid.json文件

 

点开任意一个文件夹

 包含pts格式的点云和标签以及图像分割

 标签

 分割图像

 

参考:

(353条消息) 点云数据集ShapeNet_shapenet数据集_Mr.Q的博客-优快云博客

(354条消息) shapenet数据集_三维形状数据的深度特征表示_weixin_39854070的博客-优快云博客

 

(354条消息) 点云深度学习之数据集处理(二)ShapeNet简介及认识_守护荆棘的博客-优快云博客 

### 关于点云配准的数据集 对于点云配准的研究,多个公开可用的数据集提供了丰富的资源来评估不同算法的有效性和鲁棒性。这些数据集通常包含了来自多种传感器的不同类型的点云数据,有助于试跨源点云配准的效果。 #### KITTI Vision Benchmark Suite KITTI 数据集是一个广泛使用的自动驾驶汽车视觉任务基准套件,其中包括了大量的 LiDAR 扫描和立体图像对[^1]。此数据集非常适合用于验证基于真实世界场景下的点云配准技术,特别是当涉及到动态环境中的物体检与跟踪时。 #### ModelNet40 ModelNet40 是一个包含 40 类常见对象模型合,每个类别下都有训练中对应的 CAD 模型实例[^2]。通过将这些 CAD 模型转换成点云形式,可以创建理想条件下的室内或室外场景来进行精确控制实验,从而更好地理解所开发的方法在标准化几何形状上的表现如何。 #### 3DMatch / 3DLoMatch Dataset 这两个数据集专门针对室内外环境下获取的真实世界的 RGB-D 序列而设计,涵盖了办公室、家庭等多个应用场景,并且已经预处理好了对应关系以便直接应用于点云匹配任务中[^3]。它们不仅能够提供高质量的密采样点云序列,还附带了地面真值变换矩阵供评价使用。 ```python import open3d as o3d # 加载示例点云文件 (假设为 PCD 格式) pcd_source = o3d.io.read_point_cloud("path_to_dataset/source.pcd") pcd_target = o3d.io.read_point_cloud("path_to_dataset/target.pcd") # 可视化加载后的两个点云 o3d.visualization.draw_geometries([pcd_source, pcd_target]) ``` #### Redwood Dataset Redwood 提供了一系列精心挑选并标注好的 RGB-D 场景片段,适用于研究者们探索大规模空间内的结构化信息提取以及多视角一致性等问题[^4]。该数据库特别适合用来检验长时间跨度或者复杂光照条件下系统的稳定性。
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