PCL 最远点采样 (Farthest Point Sampling)

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最远点采样(FPS)是一种在点云数据集中选择离散点的算法,基于贪心思想选择最远点以实现均匀分布。本文介绍了FPS的算法原理,提供Python实现,并展示了如何在点云数据集上应用FPS。

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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
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