[ML] 数据处理

可以不需要自己开发，使用CloudCompare的分割合并功能实现点云标注（labeling），生成点云训练集数据。

（1）首先对点云中的物体进行分割，分割出一个一个的类别。

（2）接着删除所有的SF，使用Add constant SF功能，添加一个SF名字为classification，值为类别值（1,2,3...）

（3）未分类的类别最好也用一个数值表示，为0的话，输出的时候好像就是nan。

（4）最后合并所有的类别点云，得到一个带标签的点云。（X,Y,Z,classification）

（5）保存为*.asc格式。

 完成！

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1.使用CloudCompare进行类别分割

（1）定义类别文件xml

　　Classification：ground，wall，ceiling，bed，desk，

　　--ground：文件1，文件2

　　--wall：文件1，文件2

（2）计算特征

　　读取每个类别，文件列表，计算列表中每个文件的点云特征。

　　组织成一个新的点云文件保存。