请问有没有做点云深度学习的大佬哇，快被整疯了，这个点云文件的输入环节代码一直做不出来，有偿求助！！！

基于java 的深度学习框架DL4J

基于java 的深度学习框架DL4J的介绍和实例分析。

【点云处理】

点云处理的核心技术包括：数据获取与预处理：去噪、降采样、配准。特征提取：几何特征、语义特征。分割：几何分割、语义分割、实例分割。配准与融合：刚性配准、非刚性配准、多帧融合。重建与建模：表面重建、三维建模。应用：目标检测、场景理解。（1）算法简介RANSAC（Random Sample Consensus，随机采样一致性）算法是一种用于从包含噪声和异常值的数据集中估计数学模型参数的迭代算法。

点云标注程序。显示PCD点云文件，鼠标点击点云上某个点，返回该点的三维坐标。

利用PCL点云处理库，显示点云文件，然后根据用户在窗口中点击的点云上的位置，计算点云三维坐标，并返回。

《深度学习3D点云理解》综述论文

随着自动驾驶和机器人技术等实际应用的发展，人们越来越关注对3D点云的理解。虽然深度学习在基于图像的任务上取得了显著的成功，但深度神经网络在处理大量、非结构化和噪声的三维点时仍面临着许多独特的挑战。

Kinect获取点云数据+点云读取显示代码整合

本文档包含Kinect获取点云数据+点云读取显示的完整代码（VS2010+PCL+OpenNI），亲测可用。并且附上运行代码的具体环境配置细节