3 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesKD-Trees
Binary tree structures used for organizing points in k-dimensional space to optimize nearest-neighbor searches.
Distinct from Spatial Data Structures: A specific implementation of spatial data structures optimized for high-dimensional point queries.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · KD-Trees. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome KD-Trees GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- pointcloudlibrary/pcl
PointCloudLibrary/pcl
11,028عرض على GitHubThe Point Cloud Library is a collection of C++ algorithms designed for filtering, registering, and analyzing large-scale 3D spatial datasets. It provides a framework for 3D point cloud processing, incorporating tools for spatial data filtering and geometric feature estimation. The library includes specialized systems for aligning multiple spatial datasets into a single unified coordinate system and a rendering engine for the visual inspection and analysis of processed point cloud data. It also features tools for calculating spatial descriptors to identify structural patterns and shapes within
Uses KD-tree spatial partitioning to enable fast nearest-neighbor searches and spatial queries within point clouds.
C++c-plus-pluscomputer-visioncpp - hku-mars/fast_lio
hku-mars/FAST_LIO
4,829عرض على GitHubFAST_LIO هو نظام SLAM في الوقت الفعلي وحزمة قياس المسافة بالقصور الذاتي LiDAR مصممة للتوطين ورسم الخرائط المتزامن. يعمل كمحرك لتقدير الحالة وأداة رسم خرائط ثلاثية الأبعاد تدمج سحب نقاط LiDAR مع بيانات وحدة قياس القصور الذاتي لتوفير تقدير قوي لحالة الروبوت. يستخدم النظام نهج دمج مستشعرات مقترن بإحكام مع مرشح Kalman تكراري لتقدير الموقع والاتجاه. يتميز بمطابقة النقطة إلى المستوى المباشرة، والتي تحسب قياس المسافة عن طريق مطابقة نقاط lidar الخام بسطح الخريطة دون استخراج ميزات هندسية يدوية. للحفاظ على سرعات معالجة عالية، يستخدم رسم خرائط KD-tree تزايدي وأشجار بحث مكانية متوازية. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من الإمكانيات بما في ذلك إزالة تشويه الحركة لتصحيح الالتواء المكاني ومزامنة الطابع الزمني للمستشعر. كما يوفر أدوات لمعايرة المستشعرات الخارجية، وتهيئة محاذاة المستشعر، وتصدير سحب النقاط العالمية المتراكمة. تم تنفيذ المشروع بلغة C++ ويوفر واجهات لدمج تدفقات بيانات مستشعر IMU وLiDAR الخارجية.
Utilizes incremental KD-trees to optimize nearest-neighbor searches and point insertion during real-time mapping.
C++lidar-odometrylivox-avia-lidar - luigifreda/pyslam
luigifreda/pyslam
3,081عرض على GitHubpyslam is a framework for Simultaneous Localization and Mapping that combines Python flexibility with C++ performance. It is a sparse SLAM implementation designed to map environment geometry and track device location by processing image frames into 3D points. The project features a bridge for exposing high-performance C++ classes to Python scripts using zero-copy memory sharing. This integration allows for switching between a scripting interface for rapid prototyping and a compiled core for execution speed. The system includes a spatial map optimizer to refine 3D point and camera pose estima
Uses k-d trees to efficiently organize 3D points and accelerate nearest-neighbor searches for spatial matching.
Python3d-reconstructiondepth-estimationdepth-prediction
