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:
- 从输入的点云数据集中随机选择一个点作为初始点。
- 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。
- 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。
- 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