本项目开源代码基于多个深度学习模型（如PP-Structure、PaddleOCR、YOLOv8等），实现对问卷图片的表格定位、结构识别、字符识别及分数统计，并将结果输出至Excel文件。通过PyQt5构建UI界面，使用多线程优化用户体验，避免主线程阻塞。性能测试表明，GPU处理单张图片约3.5秒，CPU约4.6秒。项目注重模块化设计，便于扩展与维护，适合类似业务场景的快速适配。
点云处理，有一个出名的处理软件，cloud compare，简称cc，将自己实现的功能以插件形式集成到CC里，方便使用 前提 环境：cc 2.13，qt 5.15，cmake 3.18，vs2019【其他组合也可，本文基于此展开】 能力要求：能够使用cmake成功编译 cc并安装 CC插件概述 CC提供了一种插件化的二次开发方式，以插件的形式，避免了核心代码的修改，利用提供的接口，完成我们需要功能的二次开发 组织结构 cc中的插件全都放在 源码plugins文件夹下 core 是 cc已经实现的插件功能 examp…
