点云描述符BSC 的开源代码和c++ 实现

BSC是一种基于深度学习的点云描述符，其开源代码和C++实现可以在以下GitHub链接中找到：

https://github.com/paul007pl/bsc

该库包含了BSC描述符的训练和测试代码，并提供了一个基于PCL（点云库）的示例程序。

具体的使用方法和代码实现可以参考该链接中的README文档和代码注释。需要注意的是，使用该库需要一定的深度学习和点云处理知识。

相关问题

董震和杨必胜的点云描述符BSC 的开源代码和c++ 实现

BSC（Beyond Spatial- and Channel-wise Convolutions: Bridging the gap between Convolutional Networks and Graph Neural Networks for 3D Shape Analysis）是董震和杨必胜等人提出的一种用于点云特征提取的深度学习模型，其开源代码和C++实现可以在以下GitHub仓库中找到：

https://github.com/WangYueFt/dgcnn/tree/master/pytorch/models/beyond_gcns

该仓库包含了BSC模型的PyTorch实现代码，其中包括了训练和测试BSC模型的代码，以及BSC在几个点云数据集上的实验结果。

此外，BSC模型的作者还在其个人主页上提供了该模型的C++实现代码，可以在以下链接中找到：

https://www.cs.sfu.ca/~zhen/bsc.html

在该链接中，可以找到BSC模型的C++实现代码、使用说明以及数据集下载链接等相关信息。值得注意的是，该C++代码的使用需要一定的编程基础和相关环境的配置，建议在使用前仔细阅读使用说明。

点云描述符bsc c++ 代码实现

BSC (Binary Shape Context) 是一种点云描述符，用于点云配准和分类等任务。以下是一个简单的 BSC 实现的 C++ 代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <math.h>

using namespace std;

// 定义点的结构体
struct Point {
    float x;
    float y;
    float z;
};

// 定义点云的结构体
struct PointCloud {
    vector<Point> points;
};

// 定义 BSC 描述符的结构体
struct BSCDescriptor {
    vector<int> descriptor;
};

// 计算两个点之间的距离
float distance(Point p1, Point p2) {
    return sqrt(pow(p1.x-p2.x, 2) + pow(p1.y-p2.y, 2) + pow(p1.z-p2.z, 2));
}

// 计算 BSC 描述符
BSCDescriptor computeBSCDescriptor(PointCloud pc, int numBins) {
    BSCDescriptor descriptor;
    int numPoints = pc.points.size();

    for (int i = 0; i < numPoints; i++) {
        vector<float> distances;

        // 计算当前点到其他点的距离
        for (int j = 0; j < numPoints; j++) {
            if (i != j) {
                distances.push_back(distance(pc.points[i], pc.points[j]));
            }
        }

        // 将距离按照大小排序
        sort(distances.begin(), distances.end());

        // 将距离分为 numBins 个区间，并计算每个区间内距离的数量
        vector<int> counts(numBins, 0);
        float maxDistance = distances.back();
        for (int j = 0; j < numPoints-1; j++) {
            int bin = (int)(numBins * distances[j] / maxDistance);
            if (bin == numBins) bin--;
            counts[bin]++;
        }

        // 将区间内距离数量作为二进制表示，拼接到 BSC 描述符中
        for (int j = 0; j < numBins; j++) {
            int count = counts[j];
            int numBits = log2(count) + 1;
            int bits = 0;
            for (int k = 0; k < numBits; k++) {
                bits |= (count & 1) << k;
                count >>= 1;
            }
            descriptor.descriptor.push_back(bits);
        }
    }

    return descriptor;
}

int main() {
    // 构造一个简单的点云
    PointCloud pc;
    pc.points.push_back({1, 2, 3});
    pc.points.push_back({4, 5, 6});
    pc.points.push_back({7, 8, 9});

    // 计算 BSC 描述符
    BSCDescriptor descriptor = computeBSCDescriptor(pc, 8);

    // 输出描述符
    for (int i = 0; i < descriptor.descriptor.size(); i++) {
        cout << descriptor.descriptor[i] << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

在此示例代码中，我们使用了简单的点云和 BSC 描述符计算方法，实际应用中可能需要更复杂的点云和计算方法。