1、轮廓线提取及简化

1.1  道格拉斯普克算法(DP)的点云轮廓线简化-CSDN博客

1.2  alpha shapes提取边缘点函数调用（API）

1.3 基于KNN-凸包提取轮廓点（matlab）

1.4 基于公共转点的Alpha shapes有序边缘点提取

1.5  一元线性回归分析（参数解算）

 

2、三维重建

2.1 简单场景下点云分类（地面、植被、建筑物）及三维重建

2.2 Delaunay三角网构建，并进行可视化

2.3 PCL中常见图形的可视化

3、点云分割

3.1 Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection(源码编译)

3.2 基于PCL中KDtree的欧氏聚类

3.3 基于nanoflann 的欧氏聚类-CSDN博客

3.4 基于nanoflann 的3种近邻点检索方式-CSDN博客

3.5 成对连接点云分割_-CSDN博客

3.6 基于PCA的分割 代码实现思路总结 （C++）

4、文件读取

4.1 HDF5文件数据读取_hdf5文件读取-CSDN博客

5、点云配准

5.1 基于同名面片的TLS测站点云配准-CSDN博客