论坛牛人帖

1、二农戏猪
2、干掉鸟人我就是天使!
3、帅有个屁用!到头来还不是被卒吃掉!
4、好好活着,因为我们会死很久!!!
5、有没有听过“大猪说有,小猪说没有”的故事?
6、女友问我她死了我会怎样我坚定的说:我不会独活(再找一个活)她大悦~!
7、人工智能和天然愚蠢无法相提并论——因为我们主张纯天然。
8、在教堂听讲经的时候我们应该保持肃静,打扰别人睡觉是很不礼貌的。
9、陪聊,提供夜间上门服务。(一个墓志铭)
10、人又不聪明,还学人家秃顶!!
11、你是电,李四光,你是唯一的神话…
12、笨人的可怕之处并不在其笨,而在其自作聪明。
13、我总在牛a与牛c之间徘徊。
14、不怕被人利用,就怕你没用。
15、鄙视我的人这么多,你算老几?
16、锄禾日当午,弯弓射大雕
17、秀发去无踪,头屑更出众!
18、没什么事不要找我,有事更不用找我
19、宁和明白人打一架,不跟sb说句话!
20、大女人不可一日无权,小女人不可一日无钱!
21、天若负我,我便昊;尔等若负我,我便晃!
22、春色满园关不住,我诱红杏出墙来。
23、就这样让你舒服,脱下你常拉的裤。
24、人生自古谁无死,啊个拉屎不用纸。
25、不蒸馒头争口气行吗?
26、他的刀是冷的,剑是冷的,心是凉的,血是冷的,靠,这人不死了吗?
27、生的伟大,死在花下!
28、如果输了今生那么我也不要来世。
29、我爱你!关你什么事?
30、女人是制造人类的工具,男人是使用工具的人类。
31、拿份报纸上厕所,俺是读书人。
32、再牛b的肖邦,也弹不出老子的悲伤!
33、诸葛亮出山前也没带过兵啊,你们凭啥要我有工作经验!!!
34、废话是人际关系的第一句。
35、只要锄头舞的好,那有墙角挖不倒?
36、可以不好好学习,但决不能不好好复习。
37、从一个朋友那里学到一句话:送你十个字——有他妈多远,滚他妈多远~记得第一次他对我们一群人说这个时,就看到所有人都在下面颁指头数是不是十个字...
38、对付以默不作声来掩饰自己无知的人的最好方法就是以其人之道还治其人之身。
39、我第一次时很紧张,他一直要我温柔地放松,接着插入我身体,那里在流血,我痛得喊不出话来,这才明白……献血是这样的!
40、连广告也信,读书读傻了吧!
41、想污染一个地方有两种方法:垃圾,或是钞票!
42、便秘了的原因是地球引力太小。
43、系统居然怀疑我灌水,我身边又没有水龙头。哦…明白了,身上有一个…
44、我不知道是我上了大学 还是大学上了我 。
45、大部分人一辈子只做三件事:自欺、欺人、被人欺。
46、痛苦本来就是清醒的人才能拥有的享受…
47、有人说生了孩子就不会痛经了,那就生一个吧!
48、花钱越多,离床越近。
49、戒烟容易,戒你太难!
50、要在江湖混,最好是光棍!!
51、插人家洞的是插头,有洞被人家插的是插座!
52、 要挑熟女,裙子好揪。
53、有钱人终成眷属。
54、问世间情为何物?一物降一物。
55、不要和我比懒,我懒得和你比。
56、我是耶稣他儿子,椰子~!
57、大学就是大概学学!
58、我左青龙,右白虎,肩膀纹个米老鼠。
59、bmw是别摸我,msn是摸死你!
60、生活可以将就,生活也可以讲究!
61、别人的钱财乃我的身外之物。
62、早上长睡不起;晚上视睡如归!
63、我这个人最老实。从不说谎话。这句除外。
64、不要说别人脑子有病,脑子有病的前提是必须有个脑子。
65、我最近真的很忙,甚至一天都很难保证有16小时的睡眠!
66、别洗它,要不是这些泥,这破车早就散架了。
67、天灵灵,地灵灵,再来一个冰淇凌。
68、岁寒三友——火锅、白菜、热被窝。
69、本无意与众不同,怎奈何品位出众!
70、大师兄,听说二师兄的肉,比师傅的都贵了~~
71、生时何需久睡,死后自会长眠。
72、我希望有一天我能用鼠标双击我的钱包,然后选中一张100元,按住“ctrl-c”接着不停的“ctrl-v”…。
73、女为悦己者容男为悦己者穷!
74、教授在讲台上讲有机化学高分子。他在黑板上先画了个“酞键“,对大家说,“这是一个‘太监’,我们给再他按个‘甲基吧’。”...
75、秃驴,敢跟贫道抢师太?
76、男人所说的内在美,指的是胸罩里面,而不是内心。
77、我对坐我旁边的哥们说~~你离天才只有一步之隔~~
78、是金子,总会花光的;是镜子,总会反光的…
79、谁能90分钟不射~~中国国家足球队~~
80、天赐你一双翅膀,就应该被红烧…
81、犯贱是普遍真理,你我只是其中之一
82、男人长的帅有个屁用呀?到银行能用脸刷卡吗?
83、都说男人有钱就变坏,tmd我都当了二十多年的好人了!
84、脸先着地,无力回天。
85、一女人对一男人说:来我家吧,我下面给你吃。
86、不是你不笑,一笑粉就掉!
87、高是高,是草包;矮是矮,经得踩;瘦是瘦,有肌肉。
88、唯女人与英语难过也,唯老婆与工作难找也!
89、伤害人的东西有三种:烦恼,争吵,空的钱包。其中最伤人的是空钱包。
90、开车无难事,只怕有新人!
91、与人争执时,退一步海阔天空;追女友时,退一步人去楼空。
92、听说女人如衣服,兄弟如手足。回想起来,我竟然七手八脚的裸奔了20年
93、我是个演员,一看见漂亮mm眼就圆…
94、上帝欲使人灭亡,必先使其疯狂;上帝欲使人疯狂,必先使其买房。
95、天塌下来你顶着,我垫着,呵呵……
96、易拉罐拉环爱着易拉罐,可易拉罐心里装着可乐!
97、不做下一个谁,做第一个我。
98、宁愿相信世间有鬼,也不相信男人那张破嘴!
99、今天一群曰本人来我校参观——说实话,这是我第一次看到穿衣服的曰本人!
100、念了十几年书,还是幼儿园比较好混
### 点云数据去重方法概述 点云数据去重是一个基础且重要的任务,在实际应用中可以通过多种算法和工具实现。以下是几种常见的点云去重方法及其具体实现。 #### 方法一:基于CloudCompare的点云去重 CloudCompare是一款功能强大的开源软件,支持点云的各种操作,包括去重。它通过图形界面或脚本方式完成点云数据的清理工作。此方法适合初学者快速入门并验证效果[^1]。 #### 方法二:基于PCL库的点云去重 PCL(Point Cloud Library)作为专业的点云处理库,提供了丰富的API接口来执行点云去重操作。其中一种常用的方式是利用`pcl::VoxelGrid`类进行体素化滤波,该方法通过对点云空间划分为多个小立方体(体素),仅保留每个体素内的一个代性点以达到降采样的目的[^5]。 ```cpp #include <pcl/filters/voxel_grid.h> void downsamplePointCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr input_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr output_cloud, float leaf_size) { pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> voxel_filter; voxel_filter.setInputCloud(input_cloud); voxel_filter.setLeafSize(leaf_size, leaf_size, leaf_size); // 设置体素大小 voxel_filter.filter(*output_cloud); } ``` 上述代码展示了如何使用PCL中的体素网格滤波器对点云进行下采样,间接实现了去除冗余点的功能。 #### 方法三:基于Open3D点云去重 Open3D同样提供了一种简单有效的机制用于删除点云中的重复点。其核心思想是比较每一对点之间的距离,如果发现两个点的距离小于设定阈值,则认为它们属于同一个位置并将其中一个移除[^3]。 ```python import open3d as o3d def remove_duplicates_open3d(pointcloud): unique_points = np.unique(np.round(pointcloud.points * 1e4) / 1e4, axis=0) filtered_pcd = o3d.geometry.PointCloud() filtered_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(unique_points) return filtered_pcd ``` 这里给出的是Python版本的例子,采用数值近似的方式来判断哪些点应该被视作相同。 #### 方法四:基于Hash的空间划分策略 另一种高效的点云去重手段依赖于哈希的数据结构特性。先依据点坐标计算对应的哈希键值存入特定桶内;当遇到新加入的点时查询对应桶是否存在已有条目即可决定是否舍弃当前候选点[^4]。 ```c++ std::unordered_map<size_t, bool> hash_table; size_t compute_hash(const Point& p){ size_t key = std::hash<int>()((int)(p.x*100)) ^ std::hash<int>()((int)(p.y*100)) ^ std::hash<int>()((int)(p.z*100)); return key; } bool insert_point_if_unique(Point &point){ auto key = compute_hash(point); if(hash_table.find(key)==hash_table.end()){ hash_table[key]=true; return true; // 插入成功 } else{ return false;// 已存在相同的点 } } ``` 以上片段定义了一个简单的函数用来检测新增加的点是不是独一无二的。 --- ### 结论 综上所述,针对不同的应用场景和技术背景可以选择合适的方案来进行点云数据的去重处理。无论是借助成熟的第三方库还是自定义开发专属逻辑都能有效提升最终成果的质量与效率。
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