Argulo的博客

PointNet 开创了直接对点云数据进行深度学习的先河，通过巧妙地利用对称函数和空间变换网络，实现了对点云无序性和排列不变性的处理。尽管存在一些局限性，但其简洁高效的结构和创新的思想对点云深度学习领域产生了深远的影响。

给定两个点云：源点云 ( $ P = { \mathbf{p}_i } $) 和目标点云 ( $Q = { \mathbf{q}_j } $)，目标是找到一个刚性变换（旋转矩阵 ( $ \mathbf{R} $ ) 和平移向量 ( $\mathbf{t} $ )），使得变换后的源点云与目标点云尽可能地对齐。ICP算法作为点云配准的基石算法，具有重要的理论意义和实用价值。通过不断的改进和优化，ICP算法在处理复杂的点云配准任务中依然发挥着重要作用。

表面重建算法起源于计算机视觉和计算几何学领域。早期的研究集中在从二维图像中提取三维信息。然而，随着三维扫描技术的进步，越来越多的研究转向了如何从点云数据中重建表面。三维点云表面重建技术的发展，始于20世纪90年代，主要推动力是激光扫描和结构光扫描的广泛应用。

点云数据之间的格式转换是将点云数据从一种文件格式转换为另一种文件格式的过程。点云数据通常用于表示物体表面的三维点的集合，这些数据在计算机图形学、计算机视觉、3D建模等领域有广泛应用。常见的点云文件格式包括PLY、PCD、BIN、TXT、OBJ等。接下来将介绍不同点云格式之间的转换方法。