pointcloud

Open3D: Eine moderne Bibliothek für die 3D-Datenverarbeitung

Point Cloud Library (PCL)

PointNet und PointNet++ implementiert mit PyTorch (rein Python) und getestet auf ModelNet, ShapeNet und S3DIS.

Eine BVH-Implementierung zur Beschleunigung von Raycasting und für räumliche Abfragen gegen three.js-Meshes.

3D-CAD-Viewer und -Konverter basierend auf Qt + OpenCascade

Web-Labeling-Tool für Rasterbilder und Punktwolken

Photogrammetrie-Leitfaden. Photogrammetrie wird häufig in den Bereichen Luftbildvermessung, Landwirtschaft, Architektur, 3D-Spiele, Robotik, Archäologie, Bauwesen, Notfallmanagement und Medizin eingesetzt.

PointCNN: Faltung auf X-transformierten Punkten (NeurIPS 2018)

😎 Awesome LIDAR-Liste. Die Liste umfasst LIDAR-Hersteller, Datensätze, Punktwolken-Verarbeitungsalgorithmen, Punktwolken-Frameworks und Simulatoren.

Ein auf Three.js basierendes Framework in JavaScript/WebGL zur Visualisierung von gehosteten 3D-Geodaten

[NeurIPS'22] PointNeXt: Überarbeitung von PointNet++ mit verbesserten Trainings- und Skalierungsstrategien

Effiziente und parallele Algorithmen für die Punktwolkenregistrierung [C++, Python]

Latente Punkt-Diffusionsmodelle zur Erstellung von 3D-Formen

3D-Bounding-Box-Annotierungstool (3D-BAT) für Punktwolken- und Bildmarkierung.

Dalaran – Apache-2.0, roboterzentrierte Visualisierungs- und Dateninfrastruktur für multimodale Zeitreihen. ROS 2 nativ, liest bestehende .rrd-Aufzeichnungen. Ein Hard Fork von Rerun.

LSD (LiDAR SLAM & Detection) ist eine Open-Source-Wahrnehmungsarchitektur für autonome Fahrzeuge und Robotik

Leitfaden zur Bildsignalverarbeitung (ISP). Erfahren Sie alles über die Umwandlung eines Bildes/Videos in digitaler Form durch Aufgaben wie Rauschunterdrückung, Filterung, Belichtungsautomatik, Autofokus, HDR-Korrektur und Bildschärfung mit einem spezialisierten Medienprozessor.

Punktwolkenbasiertes Graph-SLAM, geschrieben in C++ unter Verwendung der open3D-Bibliothek.

Ein ROS-Node zur Durchführung eines probabilistischen 3D/6-DOF-Lokalisierungssystems für mobile Roboter mit 3D-LIDAR(s). Es implementiert eine punktwolkenbasierte Monte-Carlo-Lokalisierung, die eine Referenzpunktwolke als Karte verwendet.

[ICLR 2022 Poster] Offizielle PyTorch-Implementierung von „Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud: A Simple Residual MLP Framework“.

Ein Python-Kommandozeilenprogramm zum Konvertieren und Verarbeiten von 3D-Gaussian-Splatting-Modellen. Unterstützt N-zu-N-Konvertierung zwischen 3DGS (.ply), KSplat, SOG, SPZ, Splat, CloudCompare, Parquet und Compressed PLY. Enthält GPU-beschleunigte Filterung (SOR, Dichte).

Ein modulares Framework für LiDAR-basiertes lebenslanges Mapping

Plattformübergreifendes C++- und Python-SDK für Ouster LiDAR-Sensoren. Enthält Werkzeuge zur Visualisierung, Datenaufzeichnung/-wiedergabe sowie Sensorkonfiguration.

Laspy ist eine Python-Schnittstelle zum Lesen, Ändern und Erstellen von .LAS LIDAR-Dateien gemäß den Spezifikationen 1.0-1.4.