Warming：推荐的pyvista版本为0.43.7，推荐的vtk版本为9.4.1
1.1.5250717更新日志
1.shield_plus
(1).Curvature_r_mp:按照球半径并行计算曲率(建议每次数据量不要超过3个盾构环)
(2).Curvature_r_block:分块按照球半径计算曲率
(3).Curvature_r_block:非并行按照球半径计算曲率
1.1.4.250714更新日志
1.shield_plus
(1).find_CS_25: 环缝提取_固定长度版_25年修补版
(2).fit_3d_circle: 拟合单个三维圆
(3).fit_3d_circle_mp: 并行拟合三维圆
(4).STSD_add_C: 对STSD数据集添加截面序列号
(5).get_nei_dis_mp: 并行求每个点的平均凸起（占用内存巨大，建议线程数不超过核心数）
(6).get_nei_line_density_mp: 并行求每个的点所在截面的左右密度比(结果会打乱顺序，要求点云按照截面从小到大排序：ps = ps[ps[:, 4].argsort()]后再合并)
1.1.3.250421更新日志
1.shield.cut_down 进行了优化，对各个线程都比较友好
1.1.2.250310更新日志
1.新增shield_plus项目文件
(1).find_continuous_segments_numpy:找到一维数组中所有连续整数段的起始和终止数，返回 NumPy 数组
(2).get_ρθ:求每个盾构环的极径差和反正切
(3).find_seed:寻找符合纵缝特征的种子点[setup.py](setup.py)
(4).find_seed_cs:寻找单个截面符合纵缝特征的种子点
(5).distance_to_line:计算点到直线的几何距离(二维)[setup.py](setup.py)
(6).merge_similar_lines:合并相似直线（极坐标参数相近的线段）
(7).find_lines:通过数字图像操作将纵缝找到并返回种子点
(8).merge_similar_lines:合并角度和位置相近的线段
(9).fit_3d_line:拟合三维直线
(10).distance_to_line_3D:计算点到三维直线的距离
2.shield项目文件新增了三种环缝提取算法
1.1.1.241227更新日志
1.新增了.mmdet3d_base 深度学习自定义数据集支撑代码（需要加装pytorch和mmengine）：
（1）.get_pts_paths：批量获得点云数据路径
（2）.cut_points：将大点云分割成小块点云，并将绝对坐标系转换成相对中心坐标系
（3）.reset_z_intensity：重置点云的z坐标和强度值
（4）.np2bin_batch：numpy点云批量转为.bin格式
（5）.np2label_batch：numpy点云标签批量生成.bin格式标签
（6）.np2ImageSets_batch：生成训练集、验证集和测试集.txt
（7）.create_pkl：通过数据集生成mmdet3d所能接受的仿seg_kitti的.pkl
2.暂停了图割和超体素理论的开发项目
3.对.TheHeartOfTheMilitaryGod新增了一些功能
（1）.ground_ps2DEM：地面点转DEM,并返回网格坐标（可自行填补空洞）
（2）.get_buildDSM：在建立DEM网格的情况下建立建筑物DSM
1.0.3.241205更新日志
1.增加了基于点集拟合直线到椭圆\圆的切角剔除非衬砌点的算法，效果和基于角度差的不相上下
2.删除了部分含有bug或已经无法使用的代码
1.0.2.241111更新日志
1.增加了改进PCA算法
2.修复了zelas转zelas2的问题
3.新增了图割和超体素理论的开发项目
Raw data
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\u8fdb\u884c\u4e86\u4f18\u5316\uff0c\u5bf9\u5404\u4e2a\u7ebf\u7a0b\u90fd\u6bd4\u8f83\u53cb\u597d\r\r\n\r\r\n1.1.2.250310\u66f4\u65b0\u65e5\u5fd7\r\r\n1.\u65b0\u589eshield_plus\u9879\u76ee\u6587\u4ef6\r\r\n\r\r\n(1).find_continuous_segments_numpy:\u627e\u5230\u4e00\u7ef4\u6570\u7ec4\u4e2d\u6240\u6709\u8fde\u7eed\u6574\u6570\u6bb5\u7684\u8d77\u59cb\u548c\u7ec8\u6b62\u6570\uff0c\u8fd4\u56de NumPy \u6570\u7ec4\r\r\n\r\r\n(2).get_\u03c1\u03b8:\u6c42\u6bcf\u4e2a\u76fe\u6784\u73af\u7684\u6781\u5f84\u5dee\u548c\u53cd\u6b63\u5207\r\r\n\r\r\n(3).find_seed:\u5bfb\u627e\u7b26\u5408\u7eb5\u7f1d\u7279\u5f81\u7684\u79cd\u5b50\u70b9[setup.py](setup.py)\r\r\n\r\r\n(4).find_seed_cs:\u5bfb\u627e\u5355\u4e2a\u622a\u9762\u7b26\u5408\u7eb5\u7f1d\u7279\u5f81\u7684\u79cd\u5b50\u70b9\r\r\n\r\r\n(5).distance_to_line:\u8ba1\u7b97\u70b9\u5230\u76f4\u7ebf\u7684\u51e0\u4f55\u8ddd\u79bb(\u4e8c\u7ef4)[setup.py](setup.py)\r\r\n\r\r\n(6).merge_similar_lines:\u5408\u5e76\u76f8\u4f3c\u76f4\u7ebf\uff08\u6781\u5750\u6807\u53c2\u6570\u76f8\u8fd1\u7684\u7ebf\u6bb5\uff09\r\r\n\r\r\n(7).find_lines:\u901a\u8fc7\u6570\u5b57\u56fe\u50cf\u64cd\u4f5c\u5c06\u7eb5\u7f1d\u627e\u5230\u5e76\u8fd4\u56de\u79cd\u5b50\u70b9\r\r\n\r\r\n(8).merge_similar_lines:\u5408\u5e76\u89d2\u5ea6\u548c\u4f4d\u7f6e\u76f8\u8fd1\u7684\u7ebf\u6bb5\r\r\n\r\r\n(9).fit_3d_line:\u62df\u5408\u4e09\u7ef4\u76f4\u7ebf\r\r\n\r\r\n(10).distance_to_line_3D:\u8ba1\u7b97\u70b9\u5230\u4e09\u7ef4\u76f4\u7ebf\u7684\u8ddd\u79bb\r\r\n\r\r\n2.shield\u9879\u76ee\u6587\u4ef6\u65b0\u589e\u4e86\u4e09\u79cd\u73af\u7f1d\u63d0\u53d6\u7b97\u6cd5\r\r\n\r\r\n1.1.1.241227\u66f4\u65b0\u65e5\u5fd7\r\r\n\r\r\n1.\u65b0\u589e\u4e86.mmdet3d_base \u6df1\u5ea6\u5b66\u4e60\u81ea\u5b9a\u4e49\u6570\u636e\u96c6\u652f\u6491\u4ee3\u7801\uff08\u9700\u8981\u52a0\u88c5pytorch\u548cmmengine\uff09\uff1a\r\r\n\r\r\n\uff081\uff09.get_pts_paths\uff1a\u6279\u91cf\u83b7\u5f97\u70b9\u4e91\u6570\u636e\u8def\u5f84\r\r\n\r\r\n\uff082\uff09.cut_points\uff1a\u5c06\u5927\u70b9\u4e91\u5206\u5272\u6210\u5c0f\u5757\u70b9\u4e91\uff0c\u5e76\u5c06\u7edd\u5bf9\u5750\u6807\u7cfb\u8f6c\u6362\u6210\u76f8\u5bf9\u4e2d\u5fc3\u5750\u6807\u7cfb\r\r\n\r\r\n\uff083\uff09.reset_z_intensity\uff1a\u91cd\u7f6e\u70b9\u4e91\u7684z\u5750\u6807\u548c\u5f3a\u5ea6\u503c\r\r\n\r\r\n\uff084\uff09.np2bin_batch\uff1anumpy\u70b9\u4e91\u6279\u91cf\u8f6c\u4e3a.bin\u683c\u5f0f\r\r\n\r\r\n\uff085\uff09.np2label_batch\uff1anumpy\u70b9\u4e91\u6807\u7b7e\u6279\u91cf\u751f\u6210.bin\u683c\u5f0f\u6807\u7b7e\r\r\n\r\r\n\uff086\uff09.np2ImageSets_batch\uff1a\u751f\u6210\u8bad\u7ec3\u96c6\u3001\u9a8c\u8bc1\u96c6\u548c\u6d4b\u8bd5\u96c6.txt\r\r\n\r\r\n\uff087\uff09.create_pkl\uff1a\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u96c6\u751f\u6210mmdet3d\u6240\u80fd\u63a5\u53d7\u7684\u4effseg_kitti\u7684.pkl\r\r\n\r\r\n2.\u6682\u505c\u4e86\u56fe\u5272\u548c\u8d85\u4f53\u7d20\u7406\u8bba\u7684\u5f00\u53d1\u9879\u76ee\r\r\n\r\r\n3.\u5bf9.TheHeartOfTheMilitaryGod\u65b0\u589e\u4e86\u4e00\u4e9b\u529f\u80fd\r\r\n\r\r\n\uff081\uff09.ground_ps2DEM\uff1a\u5730\u9762\u70b9\u8f6cDEM,\u5e76\u8fd4\u56de\u7f51\u683c\u5750\u6807\uff08\u53ef\u81ea\u884c\u586b\u8865\u7a7a\u6d1e\uff09\r\r\n\r\r\n\uff082\uff09.get_buildDSM\uff1a\u5728\u5efa\u7acbDEM\u7f51\u683c\u7684\u60c5\u51b5\u4e0b\u5efa\u7acb\u5efa\u7b51\u7269DSM\r\r\n\r\r\n1.0.3.241205\u66f4\u65b0\u65e5\u5fd7\r\r\n\r\r\n1.\u589e\u52a0\u4e86\u57fa\u4e8e\u70b9\u96c6\u62df\u5408\u76f4\u7ebf\u5230\u692d\u5706\\\u5706\u7684\u5207\u89d2\u5254\u9664\u975e\u886c\u780c\u70b9\u7684\u7b97\u6cd5\uff0c\u6548\u679c\u548c\u57fa\u4e8e\u89d2\u5ea6\u5dee\u7684\u4e0d\u76f8\u4e0a\u4e0b\r\r\n\r\r\n2.\u5220\u9664\u4e86\u90e8\u5206\u542b\u6709bug\u6216\u5df2\u7ecf\u65e0\u6cd5\u4f7f\u7528\u7684\u4ee3\u7801\r\r\n\r\r\n1.0.2.241111\u66f4\u65b0\u65e5\u5fd7\r\r\n\r\r\n1.\u589e\u52a0\u4e86\u6539\u8fdbPCA\u7b97\u6cd5\r\r\n\r\r\n2.\u4fee\u590d\u4e86zelas\u8f6czelas2\u7684\u95ee\u9898\r\r\n\r\r\n3.\u65b0\u589e\u4e86\u56fe\u5272\u548c\u8d85\u4f53\u7d20\u7406\u8bba\u7684\u5f00\u53d1\u9879\u76ee\r\n\r\n",
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