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# 使用说明
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## 环境安装
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### 1. 创建 Conda 环境
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```bash
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conda create -n pcc-experiment python=3.9
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conda activate pcc-experiment
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```
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### 2. 安装依赖包
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**方式一：使用 requirements.txt**
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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**方式二：安装项目**
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```bash
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# 正常安装
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pip install .
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# 或开发模式安装（代码修改立即生效）
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pip install -e .
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```
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安装项目会自动安装所有依赖包，并将项目添加到 Python 环境中。
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## 配置测量任务
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编辑 `config/measurements.yaml` 文件：
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### 1. 设置点云文件路径
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```yaml
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# 支持相对路径（相对于配置文件）或绝对路径
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pointcloud_file: "../../head_train_pointcloud/train_2_100M.ply"
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```
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### 2. 配置测量任务
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```yaml
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tasks:
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- name: "任务名称"
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type: "plane_to_plane" # 任务类型: plane_to_plane, point_to_plane, point_to_point
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enabled: true # 是否启用
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description: "任务描述"
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visualization_dir: "visualizations" # 可视化输出目录（可选）
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# 根据任务类型配置相应参数
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source_roi:
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bbox_min: [x_min, y_min, z_min]
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bbox_max: [x_max, y_max, z_max]
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target_roi:
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bbox_min: [x_min, y_min, z_min]
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bbox_max: [x_max, y_max, z_max]
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params:
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sample_points: 100
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ransac_threshold: 2.0
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ransac_max_iterations: 1000
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min_inlier_ratio: 0.6
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```
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## 运行测量
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### 基本用法
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```bash
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# 使用默认配置文件
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python main.py
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# 指定配置文件
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python main.py -c config/custom.yaml
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# 指定点云文件（覆盖配置文件中的路径）
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python main.py -p data/train.ply
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# 指定输出目录
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python main.py -o results/output
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# 组合使用
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python main.py -c config/custom.yaml -p data/train.ply -o results/
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```
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### 命令行参数
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- `-c, --config`: 配置文件路径（默认: config/measurements.yaml）
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- `-p, --pointcloud`: 点云文件路径（覆盖配置文件）
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- `-o, --output`: 结果输出目录（默认: results/）
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## 查看结果
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### Excel 结果文件
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位置: `results/measurement_results_YYYYMMDD_HHMMSS.xlsx`
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包含内容:
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- 任务名称、类型、描述
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- 点位参数（ROI 范围、目标点坐标等）
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- 测量数据（平均距离、标准差、最小/最大距离）
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- 采样点数、ROI 点数、内点率
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- 错误信息（如果失败）
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### 可视化文件
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位置: `visualizations/*.ply`
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使用 CloudCompare 或 MeshLab 打开查看：
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- 蓝色：源平面点云
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- 绿色：目标平面点云
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- 红色：采样点
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## 常见问题
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### 任务没有执行
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检查配置文件中 `enabled: true` 是否设置
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### 点云文件找不到
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- 使用绝对路径，或
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- 使用相对于配置文件的相对路径，或
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- 使用 `-p` 参数指定点云文件
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### 测量结果异常
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- 检查 ROI 包围盒是否正确
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- 查看 Excel 中的内点率（建议 >70%）
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- 打开 PLY 文件检查 ROI 提取是否准确
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