算法思路是首先建立kd树,然后找到每个点距离最近的点的距离,对距离求和再求平均即可。 代码如下: ...
点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样。 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云。 新点云即为下采样后的点云。 这里使用斯坦福兔子作为测试点云。 小兔子pcd下载地址。 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: ...
2019-03-21 21:00 4 3391 推荐指数:
算法思路是首先建立kd树,然后找到每个点距离最近的点的距离,对距离求和再求平均即可。 代码如下: ...
来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/353761080 本文介绍python点云数据处理中的点云下采样算法和关键点算法以及在点云工具箱软件中的实现。由于点云的海量和无序性,直接处理的方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本。一个常用的解决方式就是对点云进行下采样,将对 ...
我只是感觉好玩,写了这样一段程序。 原理就是先随机生成两个点,然后根据这两个点画直线,最后在直线上的像素保留,没在直线上的像素丢弃就行了。 最后生成了一幅含有很多空洞的图像。 当然,对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的。 我也尝试修复了一下,用的算法我过去也写过,可以看这里。 这一次 ...
原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种,常见的有均匀采样,几何采样,随机采样,格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 格点采样 格点采样,就是把三维空间用格点离散化,然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下: 1. 创建格点:如中间图所示,计算点云的包围盒,然后把包围盒离散 ...
最近接触点云比较多,如果把图像投影到点云应该挺有意思。 首先需要载入图像,然后做个球或其他什么形状的点云,这里可以参考球坐标公式。 最后通过pcshow将像素输出到点云上即可。 原图: 投影后的点云: 代码如下: 本篇是参考matlab中pcshow例子写 ...
计算方法: 1. 两条直线方向向量v1和v2的叉积,得到平行于两条直线的平面v3。 2. 计算v3与第一条直线v1叉积,得到垂直于v3并且过线v1的平面v4,计算面v4与线v2的交点,得到线v2上的点t2。 3. 计算v3与第二条直线v2叉积,得到垂直于v3并且过线v2的平面v5,计算面v5 ...
这里,rabbit.pcd下载地址 处理效果如下: 原始点云: 点云表面法向量,做了降采样处理: ...
如果要准确反求B样条的控制点,有几个参数还是要事先知道的: 1. 样条的控制点个数。 2. B样条曲线的所有点坐标和个数。 3. B样条基函数。 一般条件2容易知道一些,1和3还是比较难事先知道的。 如果待求控制点为四个,B样条曲线点个数为n个,并且已知基函数形式如下面代码中[b0 b1 ...