Remote Sensing迷途小书童

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。

DBSCAN聚类算法能够发现任意形状的类别，并且对噪音数据具有较强的鲁棒性。其基本思想是，如果一个点在给定的邻域内有足够多的相邻点，那么该点就是一个核心点；如果一个点在给定的邻域内没有足够多的相邻点，那么该点就是一个边界点；如果一个点既不是核心点也不是边界点，那么该点就是噪音点。今天这篇博文给大家分享一下，使用Python的Open3D库对点云数据实现DBSCAN聚类算法：基于密度的点云聚类（单木分割）附Python代码

这两天一直不在状态，不是特别想分享文章，所以也没怎么更新。但是代码放在文件里始终不是它的归宿，只有被不断使用它才能进步，才能诠释它的意义。所以今天抽空给大家分享一下如何基于Python利用格网法计算点云的体积，我这里是做林业的点云，所以是按照树木体积编写的代码。

laspy是一个Python库，主要用于读取、修改和创建LAS点云文件。该库兼容Python 2.6+和3.5+，并且可以处理LAS版本1.0-1.3的文件。

这两天会持续更新一下Python处理点云数据的教程，大家可以点个关注。今天给大家分享一下点云的经典算法：CSF布料模拟算法。

​最近一直在搞点云相关的操作，有时候在处理点云数据时需要查看处理后的数据是否满足需求，所以就想着写一套展示点云的代码。之前已经分享过如何可视化点云了，感兴趣的可以自己去看下：【Lidar】基于Python的Open3D库可视化点云数据。但是这个是3维展示，不满足我的项目需求，我要看的是x,y平面上的效果，所以今天给大家分享一下如何使用Python将三维点云数据投影至二维平面，并进行点云图的绘制。

因为最近在做点云相关的项目，过程中用到了Python中的Open3D库和Laspy库，所以今天给大家分享一下如何使用Open3D和Laspy这两个库对点云数据进行保存和格式的转换。

Open3D是一个开源的3D数据处理库，它处理3D数据的各种应用，包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量和场景图等。今天给大家用代码展示如何使用Open3D对点云数据进行下采样以及体素显示。

Open3D是一个开源的3D数据处理库，它处理3D数据的各种应用，包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量和场景图等。今天给大家介绍一下Open3D库，并代码展示如何使用这个库对点云数据进行可视化显示。

CloudCompare是一款基于开源协议的3D点云处理软件，专门设计用于解决3D点云数据的比较、合并、排序和分析等问题。它适用于各种领域的用户，包括科研、生产、学术等。这款软件的界面简洁直观，操作简单方便，无需复杂的培训即可上手