Awesome GitHub RepositoriesPoint Cloud

The Intel RealSense SDK is a software development kit providing drivers and libraries for interfacing with depth cameras to capture color, depth, and infrared data streams. It includes a depth camera driver for device discovery and sensor configuration, a stereo vision library for computing depth maps and aligning frames, and a 3D point cloud generator to transform depth and infrared frames into spatial representations. The SDK distinguishes itself through on-chip depth calculation and stereo calibration, using internal vision processors to reduce host CPU load. It supports hardware-level str

Draco is a library and toolset for compressing, transcoding, and decoding 3D geometric meshes and point cloud data. Its primary purpose is to reduce storage size and transmission bandwidth for 3D assets. The project includes a geometry optimizer specifically for glTF file containers to reduce asset footprints. It also features a hardened decoder designed to process malformed or untrusted 3D geometric data safely to prevent memory corruption and crashes. The software covers a broad range of 3D data processing capabilities, including geometric data reconstruction, point attribute management, a

mmcv is a foundation library for computer vision based on PyTorch. It provides a comprehensive system for constructing convolutional neural networks, a toolkit for image and video preprocessing, and a collection of high-performance deep learning vision operators. The project is distinguished by its hardware-accelerated kernels for complex operations such as deformable convolutions and region pooling. It features a configuration-driven framework that allows for the dynamic instantiation of network layers and the registration of custom modules without modifying code. The library covers a broad

MMDetection3D is an open-source toolbox for 3D perception, providing a unified framework for detecting and segmenting objects in three-dimensional environments. It supports a range of core tasks including monocular 3D object detection from single camera images, LiDAR-based 3D object detection from raw point clouds, and multi-modal fusion that combines camera images with LiDAR data. The toolbox also covers point cloud semantic segmentation, assigning class labels to every point in a scan for scene understanding. The project distinguishes itself through a config-driven pipeline that orchestrate

Potree este un motor de randare și vizualizator de nori de puncte (point cloud) bazat pe web, conceput pentru vizualizarea și analiza seturilor de date spațiale 3D masive și a scanărilor LIDAR. Funcționează ca un instrument de analiză geospațială care permite explorarea interactivă a norilor de puncte de înaltă densitate direct într-un browser web folosind WebGL. Sistemul utilizează eye-dome lighting pentru a îmbunătăți percepția adâncimii structurilor 3D și suportă realitatea virtuală pentru explorarea spațială imersivă. Oferă capabilități specializate pentru documentarea scenelor 3D prin adnotări ierarhice și crearea de tururi animate cu cameră virtuală. Platforma include instrumente pentru analiza datelor geospațiale, cum ar fi măsurători de distanță și arie, profilare de elevație și suprapunerea de shapefile-uri și geopackage-uri externe. Utilizatorii pot izola caracteristici specifice folosind filtrarea bazată pe atribute și izolarea volumelor de tăiere, în timp ce imaginile externe pot fi aliniate și sincronizate cu perspectiva norului de puncte. Potree utilizează un format binar pre-procesat și indexare spațială bazată pe octree pentru a facilita streaming-ul asincron de date și randarea pe niveluri de detaliu pentru seturi de date la scară largă.

Tixl este un motor de grafică în mișcare bazat pe noduri și un instrument de generare procedurală utilizat pentru a crea geometrie 3D și shadere. Utilizează un graf aciclic direcționat de operatori și nuclee de calcul accelerate prin GPU pentru a genera forme 3D complexe, în special prin utilizarea funcțiilor de distanță semnată (signed distance functions) și a simulărilor de particule. Motorul este extrem de extensibil printr-un framework de dezvoltare C# care suportă reîncărcarea la cald a codului (hot code reloading), permițând injectarea logicii personalizate a operatorilor în runtime-ul activ fără repornire. Se distinge, de asemenea, ca un controler de iluminare, capabil să traducă atributele spațiale 3D și rotațiile în protocoale DMX și ArtNet pentru a controla echipamentele fizice de scenă. Platforma acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv vizualizarea audio-reactivă prin analiză FFT, animația prin keyframe-uri și procedurală, și controlul extern în timp real prin integrarea MIDI și OSC. Pipeline-ul său de randurare suportă randarea bazată pe fizică (PBR) și construcția de shadere personalizate, în timp ce mediul oferă instrumente pentru projection mapping și implementarea de executabile standalone. Proiectul oferă un CLI pentru construirea aplicațiilor și o suprafață de dezvoltare pentru crearea de extensii C#.

Muzic este o platformă și un framework de deep learning pentru analiza, compoziția și sinteza muzicală bazată pe AI. Acesta funcționează ca un framework de generare muzicală și instrument de analiză, utilizând modele de limbaj mari și agenți autonomi pentru a orchestra crearea și interpretarea muzicii simbolice și audio. Proiectul se distinge prin capabilitățile sale cross-modal, mapând limbajul natural și muzica simbolică într-un spațiu de embedding comun pentru clasificare zero-shot și regăsirea informațiilor. Utilizează o varietate de arhitecturi specializate, inclusiv framework-uri de difuzie pentru sinteza audio, mecanisme de atenție dual-grain pentru consistența structurală a secvențelor lungi și un sistem hibrid care combină regulile teoriei muzicale cu rețelele neuronale. Platforma acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv generarea de secvențe MIDI din text și versuri, sinteza vocală neuronală și transcrierea automată a versurilor. De asemenea, oferă instrumente pentru modelarea structurii muzicale, generarea simbolică bazată pe atribute și orchestrarea instrumentelor muzicale externe prin agenți autonomi. Utilitarele de suport includ pipeline-uri de inginerie a datelor pentru binarizarea MIDI la scară largă, codificarea seturilor de date și procesarea semnalului audio pentru extragerea notelor melodice și alinierea vorbirii la foneme.

This project is a PyTorch-based framework of deep learning models designed for the classification and semantic segmentation of 3D point cloud data. It provides implementations of the PointNet architecture to perform global category labeling of entire objects and detailed partitioning of large-scale 3D environments. The system handles semantic segmentation across multiple scales, ranging from identifying individual components within a single object to labeling distinct category types within large-scale scenes. The framework includes structural components for processing unordered point sets, s

CloudCompare este o aplicație software profesională pentru procesarea și analizarea norilor de puncte 3D și a mesh-urilor poligonale. Funcționează ca un instrument de analiză a mesh-urilor 3D și un vizualizator de seturi de date mari, conceput pentru a afișa și gestiona milioane de puncte într-un mediu 3D. Software-ul oferă capabilități specializate pentru compararea norilor de puncte, utilizând o structură optimizată de tip octree pentru a calcula diferențele spațiale dintre două seturi de date 3D. Acest lucru permite identificarea variațiilor și erorilor dintre norii de puncte sau dintre un nor de puncte și un mesh. Sistemul acoperă domenii largi de analiză a datelor 3D, inclusiv procesarea colecțiilor mari de puncte și evaluarea geometrică a mesh-urilor 3D. Menține performanța prin procesare eficientă a memoriei și randare specializată pentru seturi de date masive.

PointNet++ is a deep learning framework designed for processing and classifying 3D point cloud data. It utilizes a hierarchical feature learning architecture to extract geometric patterns from sampled 3D point sets. The framework implements a variety of 3D analysis tools, including a point cloud classifier for categorizing objects based on spatial coordinates and surface normals, a semantic scene segmenter for labeling surfaces in large-scale environments, and a tool for 3D object part segmentation. The system covers a broad range of capabilities including geometric feature extraction, 3D da

This is a structured deep learning curriculum for programmers, delivered as a collection of Jupyter notebooks. It teaches the fundamentals of training neural networks for computer vision, natural language processing, tabular data analysis, and collaborative filtering using PyTorch and the fastai library. The course is designed to be hands-on, guiding learners from building a training loop from scratch to fine-tuning pretrained models for a variety of practical tasks. The curriculum distinguishes itself by covering the full lifecycle of a deep learning project, from data preparation and augmen

A C++ & Python viewer for 3D data like meshes and point clouds

Point cloud importer & renderer for Unity

Entwine - point cloud organization for massive datasets

VeloView performs real-time visualization and easy processing of live captured 3D LiDAR data from Velodyne sensors (Alpha Prime™, Puck™, Ultra Puck™, Puck Hi-Res™, Alpha Puck™, Puck LITE™, HDL-32, HDL-64E). Runs on Windows, Linux and MacOS. This repository is a mirror of https://gitlab.kitware.com/LidarView/VeloView-Velodyne.

LidarView performs real-time reception, recording, visualization and processing of 3D LiDAR data. This repository is a mirror of https://gitlab.kitware.com/LidarView/lidarview.

Visualise your data in virtual reality with ImmersivePoints