python中的点云几何特性。
jakteristics的Python项目详细描述
Jakteristics是一个用于计算点云几何特征的python包。在
一个geometric feature是一个基于 邻里关系。例如，位于墙上的点将具有高planarity。在
本文介绍了该软件包中使用的功能 Contour detection in unstructured 3D point clouds。 根据特征值和特征向量计算：
- 特征值和
- 全变
- 特征熵
- 各向异性
- 平面性
- 线性
- PCA1公司
- PCA2
- 表面变化
- 球形
- 垂直度
- Nx，Ny，Nz（法向量）
它的灵感来自CloudCompare中的一个类似工具。在
它是在cython中使用BLAS和LAPACK scipy包装器实现的。它可以使用多个CPU， 而且性能相当好（至少是CloudCompare的两倍）。在
安装
python -m pip install jakteristics
使用
有关详细信息，请参阅documentation。在
来自python
^{pr2}$CLI
安装包后，您可以使用jakteristics命令：
jakteristics input/las/file.las output/file.las --search-radius 0.15 --num-threads 4
运行测试
python -m pip install -r requirements-dev.txt python setup.py pytest
历史
0.4.3（2020-09-24）
- 无法计算要素时的默认值应为NaN
0.4.2（2020-04-20）
- 修复扩展导入语句
0.4.1（2020-04-17）
- 修复：为输出文件创建父目录
- 修复：将–num_threads重命名为–num threads
- 修正：需要LaSpy1.7作为额外维度中的大写名称
0.4.0（2020-04-16）
- 第一次发布pypi
- 添加github操作
0.3.0（2020-04-14）
- 添加feature names参数以计算特定功能
0.2.0（2020-04-10）
- 用openmp修复windows编译
- 添加示例cloudcompare脚本
- 添加num_threads cli参数和帮助文档
- 按正确的顺序写出额外的尺寸
0.1.2（2020-04-10）
- 修复测试
0.1.1（2020-04-10）
- 修复中间变量使用单精度的错误
0.1.0（2020-04-10）
- 首次发布
- 项目
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