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massive-cloud/alg/整车配准v1.3/README.md
lipan 29f1d45d66 feat: 算法升级、整车配准集成与性能分析文档
算法更新: delivery v1.2.1、平整度v1.5、测距v2.2、整车配准v1.3
适配器: vehicle-registration 新增、各算法 manifest 和 adapter 更新
后端: taskCadFiles/source 字段迁移、derivedPointClouds 注册、取消任务联动
前端: ElapsedTime 时长显示、两步算法流程、canRun 逻辑修复
文档: 新增5份算法性能分析报告
2026-06-25 08:22:20 +00:00

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1.6 KiB
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# translate_align_project
这是从 `point_porj` 拆出来的独立工程,只保留 **5.1 整体点云和标准 CAD 配准:`translate-align`**。
功能:从标准 STEP CAD 和待对齐点云的车头/车尾区域各采样少量点,计算前后端质心差,并融合成一个整体平移矩阵。该方法只修正平移,不修正旋转。
## 目录
```text
translate_align_project/
main.py
translate_align_pointcloud_to_cad.py
environment.yml
requirements.txt
datasets/
CAD/
shift_test_output/
results/
```
数据不随工程复制。请把标准 CAD 放到 `datasets/CAD/`,把待对齐点云放到 `datasets/shift_test_output/`,或在命令中显式指定路径。
## 环境
```bash
conda env create -f environment.yml
conda activate translate-align
pip install -r requirements.txt
```
如果你继续使用已有的 HoLa-Brep 环境,也可以直接在该环境中运行。
## 快速运行
```bash
python main.py translate-align ^
--cad datasets/CAD/M02.stp ^
--pointcloud datasets/shift_test_output/ ^
--output-dir results ^
--axis x ^
--crop-ratio 0.01 ^
--cad-sample-points 30000 ^
--local-sample-points 1000 ^
--no-visualize
```
`--pointcloud` 可以是单个 `.ply` 文件,也可以是目录。传目录时会优先读取 `shifted_whole_pointcloud.ply`。
## 输出
```text
results/aligned_pointcloud_translation_only.ply
results/T_translation_only.txt
results/cad_sampled.ply
results/cad_front_sample.ply
results/cad_tail_sample.ply
results/source_front_sample.ply
results/source_tail_sample.ply
```
`T_translation_only.txt` 是 4x4 平移矩阵,可复用到后续点云处理或评估流程。