Matlab实现点云抽稀-2021-11-6
生活无忧1-什么是点云抽稀？
激光雷达扫描单站数据，并将很多的扫描站数据拼接在⼀起后，造成数据量过⼤、数据信息冗余，产⽣数据难以处理、提取信息收到⼲扰等等问题，需要按照⼀定的规则，对过量的点云数据进⾏点云的筛选，使得它在保留较多的信息的同时，减少数据量。面包的简笔画
2-体素抽稀matlab2019b实现教程
博主以平均体素抽稀为例，按照⼀定的⼤⼩（m），将点云划分为⼤量的体素，提取每个体素的平均值代替每个体素包含的点云，即为平均体素抽稀，当然，这⾥也可以改成随机、或者其他规则。
萍水相逢造句最终实现点云的抽稀。
% 体素化
% 保留idx
% 根据体素格⽹进⾏降采样
% compresd是抽稀后的点云
% cellsize是体素的尺⼨单位是m
% 读取点云
% teapot为matlab2019b⾃带的点云数据
a = pcread('teapot.ply');
a = a.Location;
cellsize = 0.1;
%得到点云的最⼤最⼩值
minx = min(a(:,1));主板坏了
miny = min(a(:,2));
minz = min(a(:,3));
maxx = max(a(:,1));
maxy = max(a(:,2));
maxz = max(a(:,3));
%顺序标记
bj = 1:length(a);
bj = bj';
%把点云按照体素进⾏格⽹划分
W = floor((maxx - minx) / cellsize) + 1;
H = floor((maxy - miny) / cellsize) + 1;
阳明温泉山庄D = floor((maxz - minz) / cellsize) + 1; voxel = cell(W,H,D);
for i=1:length(a)
I = floor((a(i,1)-minx)/cellsize)+1;
J = floor((a(i,2)-miny)/cellsize)+1;
K = floor((a(i,3)-minz)/cellsize)+1;
voxel{I,J,K} = [voxel{I,J,K};bj(i,:)];
end
%循环格⽹
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compresd = [];
idx = [];
for i=1:W
梦见换鞋for j=1:H
for k=1:D
if impty(voxel{i,j,k}) == 0
idx1 = voxel{i,j,k};
val = mean(a(idx1,:),1);
compresd = [compresd;val]; end
end
end
旱涝灾害end
subplot(1,2,1),pcshow(a)
subplot(1,2,2),pcshow(compresd)
3-最终结果
左图为原始数据，右图为抽稀后的数据。 后续博主会上传该function⽂件。
