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norlabulaval/libpointmatcher-dependencies Docker 镜像 - 轩辕镜像

libpointmatcher-dependencies
norlabulaval/libpointmatcher-dependencies
norlabulaval
NorLab维护的libpointmatcher点云配准库Docker镜像,提供高效点云配准功能,适用于机器人、三维感知等领域的开发与应用。
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libpointmatcher 点云配准库 Docker 镜像文档

镜像概述

NorLab维护的libpointmatcher点云配准库Docker镜像,基于开源项目libpointmatcher源代码构建,提供便捷的点云配准功能部署方式。该镜像封装了libpointmatcher库及其依赖环境,旨在简化三维点云配准相关应用的开发与部署流程。

核心功能与特性

  • 点云配准算法支持:集成多种点云配准核心算法(如ICP及其变体),实现高效三维点云数据对齐
  • 容器化部署:通过Docker容器封装,确保跨平台一致性,减少环境配置复杂度
  • 开源可靠:基于活跃维护的开源项目构建,源代码完全透明,支持自定义扩展与优化

使用场景

  • 机器人导航与定位:用于机器人环境感知系统,实现激光雷达等传感器点云数据的精确配准,辅助位姿估计
  • 三维重建与建模:在三维场景重建、***工程中,辅助多视角点云数据的对齐与融合
  • 感知系统开发:为自动驾驶、无人机、工业检测等领域的感知系统提供点云处理基础组件

使用方法

前提条件
  • 已安装Docker引擎(参考Docker官方安装文档)
获取与运行容器

目前镜像可通过源代码构建,具体步骤如下:

  1. 克隆源代码仓库:
    bash
    git clone [***]
    cd libpointmatcher
    
  2. 参考仓库内Docker构建说明(如Dockerfile或相关文档)构建镜像
  3. 运行容器示例:
    bash
    docker run --rm -it [镜像标签]
    
容器内使用

容器内包含libpointmatcher库及相关依赖,可直接进行:

  • 基于libpointmatcher的应用程序编译与运行
  • 点云配准算法测试与验证
  • 自定义配准策略开发与调试

相关链接

  • 源代码仓库:libpointmatcher GitHub
  • 维护者:NorLab
  • 官方文档:详见源代码仓库内docs目录或项目Wiki
查看更多 libpointmatcher-dependencies 相关镜像 →
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这是一个Spark作业,用于从存储中收集跟踪跨度(span),分析服务间依赖关系并存储结果供UI展示,适用于Jaeger生产部署(all-in-one分发无需此作业),默认处理当天UTC的跟踪数据,也可指定其他日期。
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一个简单的容器,会暂停自身运行,直到docker-compose.yml中声明的其他服务通过TCP可访问为止,支持linux/amd64和linux/arm64架构。
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该镜像缓存DSpace后端的Maven依赖,供其他DSpace后端镜像使用,以加快其构建速度,常被用作基础镜像。
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Apache Cassandra测试专用Docker镜像,用于简化Cassandra的构建验证、功能测试和兼容性验证,支持多版本测试环境配置与隔离,适用于开发和CI/CD流程中的自动化测试场景。
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oldzhang

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5

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