点云处理中的最远点采样算法

最新推荐文章于 2025-02-15 21:14:22 发布
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本文介绍了最远点采样（Farthest Point Sampling）算法，用于点云数据的均匀采样和降采样。通过CloudCompare和PCL库的源代码示例，展示了如何实现该算法，可用于点云处理任务如形状配准和表面重建。

最远点采样（Farthest Point Sampling）是一种常用的点云处理算法，用于选择具有最大间距的点集，以便在点云数据中进行均匀采样或者减少数据量。在本文中，我将介绍如何使用CloudCompare和PCL（Point Cloud Library）库来实现最远点采样算法，并提供相应的源代码。

最远点采样算法的原理是通过迭代选择与已选点之间的最大距离的点，逐步构建具有最大间距的点集。该算法可以应用于多种点云处理任务，如点云降采样、形状配准和表面重建等。

以下是使用CloudCompare和PCL库实现最远点采样算法的代码示例：

#include <iostream>
#include <pcl/point_types.h>
#
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最远点采样
twnkie的博客
10-20 551
输入点云首先，需要有一个点云数据作为输入。这个点云可以是从文件中读取的，也可以是程序中生成的。构建K-D树为了快速找到距离已选择点集最远的点，通常会构建一个K-D树（K-Dimensional Tree）。K-D树是一种分割k维空间的数据结构，它允许对点云进行高效的最近邻搜索。选择初始点从输入点云中随机选择一个点作为初始点，或者根据其他标准选择（在PCL中，默认是随机选择，但可以通过设置来改变这一行为）。迭代选择最远点从初始点开始，迭代地选择距离当前已选择点集最远的点。
最远点采样 — D-FPS与F-FPS
叶子的博客
07-29 6737
点云最远点采样FPS(FarthestPointSampling)方法的优势是可以尽可能多地覆盖到全部点云，但是需要多次计算全部距离，因而属于复杂度较高的、耗时较多的采样方法。
点云最远点采样（Python）
fun_always的博客
03-23 4318
最远点采样（FPS）可以设置采样的点数，比起网格采样等方法更加实用，被应用在点云处理方法中（例如PointNet++）。缺点是每次要计算两个集合中所有点的相对距离，计算量较大。但实际上，采取矩阵运算的实现方式，计算速率也能接受。 下面是FPS的Python实现，主要包括计算索引和映射点两步骤，度量使用欧式距离。 def FarthestPointSampling_ForBatch(xyz, npoint): B, N, C = xyz.shape centroids = np.zer
图解点云深度学习中FPS(Farthest Point Sampling)--最远点采样算法
hbbdafamingjia的博客
06-26 6629
一、回忆Farthest Point Sampling算法过程（建议详细看完） 我们选取一个点云，我们假设整个点集为一共有n个点，来进行算法的讲解。 随机在整个点集中选取一个点作为起始点，并且放入集合中，其中集合B为我们采样后的点集。 计算剩余n-1个点到的距离，并且选择距离最大的点，假设为，并将这个点写入集合。 计算剩余n-2个点距离集合B中的点的距离，并选取最小的距离值假设为，其中假设点为，再计算n-2个点距离集合B中点的距离，并选取最小的距离值假设为，其中假设点为,随后选取和中比较大的值，假设
点云最远点采样
qq_45152711的博客
04-11 282
【代码】点云最远点采样。
【最远点采样FPS】点云采样方式（一） — 最远点采样
叶子的博客
05-08 7540
点云采样方式（一） — 最远点采样，含原理和python源码。点云最远点采样FPS(Farthest Point Sampling)方法的优势是可以尽可能多地覆盖到全部点云，但是需要多次计算全部距离，因而属于复杂度较高的、耗时较多的采样方法。 1 FPS采样步骤 FPS采样步骤为： （1）选择一个初始点：可以随机选择，也可以按照一定的规则来选取。如果随机选取那么每次得到的结果都是不一样的，反之每次得到的结果就是一致的。 （2）计算所有点
Open3D 点云FPS最远点下采样
纵马踏花向自由
06-23 835
最远点采样（Farthest Point Sampling, FPS）是一种有效的下采样方法，用于从大量点云数据中选择具有代表性的子集。它主要用于减少计算复杂度，同时保留几何特征。Open3D 提供了函数，它能够根据最远点采样选择点云的子集。FPS能够比较好地保证采样后的点具有较好的覆盖率，因而在点云分割领域被广泛地使用在PointNet++、PointCNN、PointConv,、PointWeb中。然而，FPS的计算复杂度是计算量与输入点云的点数呈平方相关。
PCL点云库中的最远点采样算法
BsCplusplus的博客
09-17 326
最远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）是一种常用的点云采样算法，用于从给定的点云数据中选择一组具有最大间距的点。在点云处理和计算机视觉领域中，最远点采样是许多任务的重要预处理步骤，如点云分割、形状匹配和目标检测等。在本文中，我们将介绍如何使用PCL（点云库）实现最远点采样算法，并附上相应的源代码。通过使用PCL库，我们可以轻松地实现最远点采样，并进行点云数据的预处理和分析。参数的值，可以控制采样点的数量。最后，我们将采样后的点云数据保存到一个文件中，以便进一步的处理和分析。
PCL 最远点采样 (Farthest Point Sampling)
DevGlider的博客
08-15 733
本文介绍了最远点采样算法（FPS）在点云处理中的应用。通过选择距离已选点集最远的点，FPS 可以构建具有均匀分布的离散点集。我们提供了 Python 实现的示例代码，并演示了如何在输入的点云数据集上应用 FPS 算法。希望本文对您理解和使用最远点采样算法有所帮助。
手撕三维点云中的降采样最远距离采样（farthest point sample）FPS代码
最新发布
qq_57223501的博客
02-15 866
通过详细的代码以及对应每一步骤中数据流的传递，详细剖析三维点云中点云数据的降采样通用方法-最远距离点采样的代码流程
最远点采样(Farthest Point Sampling,FPS)算法详解
weixin_60737527的博客
10-20 1万+
FPS算法详解
farthest point sampling - FPS - 最远点采样详解 - 附代码实现
晨的博客
03-10 4390
远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）算法是一种在数据点集中有效选择代表性样本点的方法，广泛应用于计算机图形学、机器学习和点云处理等领域。该算法通过迭代方式选取点集中彼此距离最远的点，确保选出的样本点覆盖范围广泛，有效捕捉到数据集的整体结构特征。FPS算法开始时随机选择一个起始点，然后在每次迭代中，选取到当前已选点集距离最远的点作为新的样本点，直至达到预定的样本数量。此方法不仅提高了数据处理的效率，减少了计算负担，还能在进行点云简化、网格重建、特征提取等操作时，保留重要的几何信
FPS(FarthestPointSampling)最远点采样法
热门推荐
QFJIZHI的博客
12-06 1万+
1. 简介 在 PointNet++ 中用到了FPS(Farthest Point Sampling) 最远点采样法，该方法比随机采样的优势在于它可以尽可能的覆盖空间中的所有点。 2. 实现步骤 假设一共有n个点,整个点集为N = {f1, f2,…,fn}, 目标是选取n1个起始点做为下一步的中心点: 随机选取一个点fi为起始点，并写入起始点集 B = {fi}; 选取剩余n-1个点计算和fi...
fast point sample 最远点采样
weixin_38378417的博客
09-16 881
在pointnet++中用到相关算法，该算法逻辑如下： 1.随机找到点云第一个点，作为初始查询点，然后从剩余点中，取一个距离最远的点; 2.以取出来的点作为第二个查询点，从剩余点中，取距离最远的点。此时获取的点＞１,需要当做点集考虑，计算剩余点到点集的距离，如下： 对于任意一个剩余点，计算该点到已经选中的点集中所有点的距离； 取最小值，作为该点到点集的距离； 计算出每个剩余点到点集的距离后，取距离最大的那个点。 重复第二步，直到采样到Ｎ个为止，算法优点为在一定程度上考虑了全
FPS（最远点采样算法）原理与代码详解
tyyovo的博客
07-19 6323
最远点采样的原理说明与代码解析
点云处理【三】(点云降采样)
略知12的博客
10-17 4074
在MLS法中，需要在一组不同位置的节点附近建立拟合曲线，每个节点都有自己的一组系数用于定义该位置附近拟合曲线的形态。通过在法向量空间内均匀随机抽样，使所选点之间的法线分布尽可能大，结果表现为地物特征变化大的地方剩余点较多，变化小的地方剩余点稀少，可有效保持地物特征。首先随机选择一个点，其次，在剩下点中寻找最远的点，再去再剩下点中找到同时离这两个点最远的点，直到满足采样点个数。此外，每个节点的系数取值只考虑其临近采样点，且距离节点越近的采样点贡献越大，对于未置较远的点则不予考虑。就是每隔多远采集一个点，
CloudCompare&PCL 远距离采样：在点云处理中的应用与实现
HackMasterX的博客
08-15 435
最远点采样（Farthest Point Sampling），顾名思义，是一种在点云数据中选择距离已选点最远的点的采样方法。该算法首先从点云中随机选择一个点作为起始点，然后通过计算每个点到已选点集合的最小距离来选择下一个最远点。通过迭代计算每个点到已选点集合的最小距离，并选择距离最大的点作为下一个采样点，最终得到了均匀分布的采样点集合。通过最远点采样，我们可以获得均匀分布的点云采样点集合，并在点云处理中提高计算效率。最远点采样在点云处理中有着广泛的应用，如点云配准、特征提取、目标识别等领域。
PCL中的4种采样方法
mjmald的博客
09-27 836
PCL学习笔记
PCL 随机采样：优化点云处理的关键技术
TechCraze的博客
08-15 437
其中，随机采样是一种常用的技术，可用于对大规模点云进行降采样和子采样。随机采样通过从输入的点云中随机选择一部分点来创建输出的采样点云。这样可以在保留原始数据结构的同时，减少点的数量，从而加快后续处理的速度。总结起来，PCL 中的随机采样算法可以通过设置采样率或目标点数，对输入的点云进行降采样。通过本文的介绍，我们了解了 PCL 中随机采样的原理和用法，并给出了相应的源代码。该类提供了一系列函数，可以根据用户定义的采样率或目标点数，对输入点云进行随机采样。中随机采样得到的指定数量的点。中随机采样得到的点。
在Matlab中实现最远点采样算法指南
远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）是一种用于选取数据集代表性子集的技术，在深度学习、计算机视觉、几何处理等领域有广泛应用。该技术的一个重要应用是减少三维点云数据集的大小，同时尽量保留数据的重要...
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