PCL点云最远点采样算法：在点云处理中实现高效的最远点采样

最新推荐文章于 2025-02-11 07:30:00 发布
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文章标签： 算法 PCL
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文章详细介绍了如何利用PCL库中的最远点采样（FPS）算法，从点云数据集中选取最具代表性的点子集。通过安装PCL，设置开发环境，使用KD树寻找最远点，实现高效点云采样，适用于点云配准、目标检测和三维重建等应用。

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最远点采样算法（Farthest Point Sampling，FPS）是一种常用的点云处理方法，用于从给定的点云数据集中选择最具代表性的点子集。这篇文章将介绍如何使用PCL（点云库）中的最远点采样算法来实现高效的点云采样。

点云库（PCL）是一个广泛使用的用于点云处理的开源库，提供了丰富的点云数据处理算法和工具。其中包含了最远点采样算法的实现。

首先，我们需要安装PCL库并设置好开发环境。可以通过PCL官方网站获取PCL的最新版本，并按照官方提供的文档进行安装和配置。

假设我们已经有了一个点云数据集，我们将使用PCL中的最远点采样算法来选择其中的一部分点。下面是一个使用PCL库进行最远点采样的示例代码：

#include <pcl/point_cloud.h>
#include
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【C++PCL】点云处理最远点采样
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使用循环进行Farthest Point Sampling。在每次循环中，找到当前已选点中离最远点最远的点，并将其索引添加到中。初始化距离向量distances，用于存储每个点到已选点集合的最小距离。对于每个已选点，计算它与其他所有点的距离，并更新distances中的最小距离。选择距离最远的点，并将其索引设置为下一个采样点。
最远点采样
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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。
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点云均匀采样:即从点云中按照一定的间隔等距地选择一部分点作为输出的采样点云。 使用：函数的输入参数包括一个输入点云对象和一个采样点的距离间隔（采样密度）。函数会遍历整个输入点云，在每个采样间隔内选择一个点作为输出点云的采样点。函数的输出是一个新的点云对象，其中包含了按照采样间隔从输入点云中选择出来的采样点。 优点：使用均匀采样可以降低点云数据量，减少计算复杂度，并且保留了点云的整体结构特征。
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DayDayUp
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原文链接：Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter 点云文件下载：table_scene_lms400.pcd 在本篇教程中，我们将使用体素化的方式对点云数据进行下采样。 原理 下采样：减少点云数据集中点云数量 体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，但是会移动点的位置。 此外体素滤波器可以去除一定程度的噪音点及离群点。主要功能是用来进行降采样。 它的原理是根据输入的点云，首先计算一个能够刚好包裹住该点云的立..
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体素化是通过用空间均匀大小的体素网格(voxel grid)来模拟模型或者点云的几何形态的过程，实现模型体素化的方式有很多，比如基于八叉树的三模网格模型体素化，基于GPU并利用渲染管线中fragment shader部分实现的栅格化插值。本章主要讨论用PCL的下采样方式来实现模型点云的体素化，并且实现可视化。
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PCL点云处理之法线空间的点云下采样（一百八十七）
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文章目录一、方法原理二、代码实现三、效果展示四、注意 一、方法原理 使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量，减少点云数据，并同时保存点云的形状特征， 在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用， PCL是实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示，对于所有体素处理后得到的过滤后的点云，这种方法比用体素中心（注意中心和重心）逼近的方法更慢，但是对于采样点对应曲面的表示更为准
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PCL点云降采样 降采样简介 本工作中，场景点云通过深度相机测量得到，不同深度相机的点云容量不同，如Photoneo深度相机一次观测（1帧）可得到300万个点，SCAPE深度相机)一次只有3万个点。值得指出，点云容量与点云质量、识别效果没有必然的正比关系，上述两个厂商都是工业界一流的视觉相机厂商、3D视觉方案商。 本工作所使用的深度相机的点云容量约为20万，对人体模型进行观测发现，1帧内人体模型部分的点云偏向稀疏，于是采用多帧融合的方法，得到了稠密点云。但是，这个稠密点云的点密度分布不均匀，会误导ICP算法
PCL点云按比例进行随机采样
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09-25 130
在点云处理中，一项常见的任务是对点云进行采样，以减少数据量并提高处理效率。本文将介绍如何使用PCL库中的函数来按比例对点云进行随机采样，并提供相应的源代码示例。以上代码将加载名为"input_cloud.pcd"的点云文件，并对点云数据进行50%的随机采样。在实际应用中，你可以根据需要调整采样比例，并根据采样后的点云数据进行后续处理。假设我们有一个名为"input_cloud.pcd"的点云文件，包含了我们要进行采样的点云数据。然后，我们设置了采样比例为0.5，表示保留原始点云中的50%的点。
点云最远点采样
最新发布
03-20
### 点云最远点采样的实现方法与算法 #### 原理概述 最远点采样（Farthest Point Sampling, FPS）的核心目标是从点云数据集中选取一组具有最大间隔的代表性点[^1]。该方法通过迭代的方式逐步选择离已选点集合中最远的一个新点作为候选点，从而确保所选出的点能够尽可能均匀地分布在整个点云空间中。 #### 实现步骤 以下是基于现有研究总结出的最远点采样的具体实现流程： 1. 初始化阶段：从输入点云中随机挑选一个起始点作为第一个种子点。 2. 距离计算：对于剩余未被选择的每一个点，分别计算它们到当前已选定点集合的距离。通常采用欧几里得距离进行衡量[^3]。 3. 更新操作：找出尚未加入集合的所有点中距离最近点最远的那个点，并将其纳入已选点集合。 4. 迭代终止条件：重复上述过程直到达到预设的目标样本数量或者满足其他停止准则为止[^4]。 尽管这种方法理论上需要遍历整个点集并反复执行复杂的距离比较运算，因此时间复杂度较高；然而，在实际应用当中，借助现代硬件加速技术以及优化后的矩阵运算手段，则可以使整体效率得到显著提升。 #### PCL库中的实现 在开源项目Point Cloud Library (PCL) 中也提供了针对此功能的具体实现方案。利用PCL可以方便快捷地完成高效版本的最远点采样任务。开发者只需调用相应接口即可轻松获取经过处理之后稀疏化但仍保持原有点云特征结构的新子集[^2]。 ```cpp #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> void farthest_point_sampling(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr &input_cloud, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr &output_cloud, int sample_num){ std::vector<int> indices; std::vector<float> distances; pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree; kdtree.setInputCloud(input_cloud); output_cloud->points.push_back(input_cloud->points[rand() % input_cloud->size()]); while(output_cloud->size()<sample_num){ float max_distance=0; int index=-1; for(int i=0;i<input_cloud->size();i++){ if(std::find(indices.begin(),indices.end(),i)==indices.end()){ float dist; if(kdtree.nearestKSearch(input_cloud->points[i],1,distances)>0){ dist = sqrt(distances[0]); } if(max_distance<dist){ max_distance=dist; index=i; } } } if(index!=-1){ output_cloud->push_back(input_cloud->at(index)); indices.push_back(index); }else{ break; } } } ``` 以上C++代码片段展示了如何使用PCL库构建自定义函数`farthest_point_sampling()`来进行最远点采样工作流的设计思路。 #### 总结 综上所述，虽然最远点采样存在一定的计算开销问题，但由于它能够在很大程度上保留原始点云的空间特性而备受青睐。特别是在诸如三维重建、物体识别等领域有着广泛的应用前景。
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