PCL 最远点采样 (Farthest Point Sampling)

PCL 最远点采样 (Farthest Point Sampling)

最远点采样 (Farthest Point Sampling，FPS) 是一种在点云数据集中选择离散点的算法。该算法通过迭代地选择最远的点来构建一个具有均匀分布的点集。在本篇文章中，我们将介绍 FPS 的原理，并提供相应的源代码实现。

1. 算法原理

最远点采样算法基于贪心思想，通过选择距离已选定点集最远的点来不断扩展点集。具体步骤如下：

1. 从输入的点云数据集中随机选择一个点作为初始点。
2. 计算该初始点与其他所有点的欧氏距离，并选择距离最远的点作为第二个点。
3. 对于已选择的点集，计算每个点与点集中所有点的最短距离，选择其中最大的距离对应的点作为下一个点。
4. 重复步骤 3，直到选择到足够数量的点。

通过以上步骤，最终可以得到具有均匀分布的点集，用于进一步处理和分析。

2. Python 实现

下面是使用 Python 实现 FPS 算法的示例代码：

import numpy as np

def farthest_point_sampling