Matlab 最远点采样

最新推荐文章于 2024-03-10 10:26:35 发布
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文章标签： matlab 开发语言 Matlab
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本文详细介绍了如何在Matlab中实现最远点采样算法，该算法广泛应用于点云处理和几何计算，以选取具有最大间隔距离的点。文章提供了源代码示例，并展示了一个使用此算法从随机点云中选取点并进行可视化的例子。

Matlab 最远点采样

最远点采样（Farthest Point Sampling）是一种在点云处理和几何计算中常用的算法，用于选择一组具有最大互相距离的点。这篇文章将介绍如何使用Matlab实现最远点采样算法，并提供相应的源代码。

最远点采样算法的基本思想是选择一个起始点，然后逐步选择与已选点集距离最远的点，直到选取到指定数量的点或满足其他终止条件为止。这样可以确保选取到的点在整个点云中分布均匀，并且具有最大的间隔距离。

以下是一个使用Matlab实现最远点采样算法的示例代码：

function sampledPoints = farthestPointSampling(points, numPoints)
    % 初始化已选点集和未选点集
    selectedPoints = []
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dayuhaitang1的博客
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通过迭代、增量的方式来选择距离前一个点集最远的点从而实现数据的采样过程。
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最远点采样(Farthest Point Sampling, FPS)是一种常用的点云采样方法，其基本思想是从点云中选择离已选点集最远的点。此处介绍在 Matlab 中基于邻近点集的最远点采样实现方法。从点集 P 外选择距离点集 P 最远的点，将其加入集合 P 中；重复第 2 步，直到 P 中含有固定个数的点或者超过点云总数。Matlab 最远点采样算法实现。随机选择一个点加入集合 P 中；
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然后，我们需要实现点云最远点采样算法。算法的基本思想是从点云中随机选择一个初始点，然后对于每个未采样的点，计算它与已采样点集的最小距离，选取距离最大的点加入已采样点集。通过以上步骤，我们可以使用Matlab实现点云最远点采样算法，并得到采样后的稀疏点集。假设我们有一个由Nx3大小的矩阵表示的点云数据，其中每一行代表一个三维点的坐标。点云最远点采样是一种常用的点云采样方法，它可以从给定的点云数据中选取出一组具有代表性的稀疏点。最后，我们可以调用上述函数进行点云最远点采样，并将结果可视化。
MATLAB 最远点采样（FPS改进版）
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matlab 点云最远点采样【2024最新版】
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最远点采样（Farthest Point Sampling，简称FPS）博客长期更新，本文最新更新时间为：2024年11月9日。
最大最小距离算法matlab代码
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最大最小距离算法matlab代码，博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/53708042
[Repost]最远点采样(Farthest Point Sampling)介绍
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转载学习自:最远点采样(Farthest Point Sampling)介绍
farthest point sampling - FPS - 最远点采样详解 - 附代码实现
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晨的博客
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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
matlab实现的各种显著点检测算法
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1. 显著点的检测 Itti的A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis （TPAMI 1999）论文是显著性检测的鼻祖论文，检测出来的是用户关注的点。 2. 显著区域的检测 侯晓迪同学在2007年发表的一篇CVPR的论文，用很简单的方法检测了显著性区域，那之后显著性检测主要以区域检测为主：Saliency detection: A spectral residual approach （CVPR 2007），虽然之后有人诟病这篇论文有不足之处，但该想法简单，推动了显著性研究的普及。侯同学靠这一篇文章再加上投稿期间的趣事，就封神了。 3. 其他经典的显著性检测方法 在那之后陆续又有一些经典的显著性检测算法被提出：https://blog.youkuaiyun.com/touch_dream/article/details/78716507 可以看这个博文。 4. 基于深度学习的显著性检测 再之后，显著性检测领域就进入了Deep Learning时代， Deep Visual Attention Prediction TIP2018 （CODE）     https://github.com/wenguanwang/deepattention Predicting Human Eye Fixations via an LSTM-based Saliency Attentive Model （CODE）     https://github.com/marcellacornia/sam CVPR2016 Shallow and Deep Convolutional Networks for Saliency Prediction （CODE）     https://github.com/imatge-upc/saliency-2016-cvpr Saliency Detection with GAN (2017)     https://github.com/imatge-upc/saliency-salgan-2017  （CODE）     https://github.com/batsa003/salgan/ （PyTorch的版本） 5. 非自然图象的显著性检测 例如，海报的显著性检测，图表的显著性检测，地理数据的显著性检测等等。
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FPS(Farthest Point Sampling)——最远点采样
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1、算法流程 假设点个数为N，N = {P1,P2,…,Pn}，经过采样后点的集合为S，初始时S = {}，采样c个点 <1> 在N个点中随机选择1个点Pk1，放入S，S = {Pk1} <2> 计算剩余n-1个点到点集S的距离，总共得到n-1个距离，选取距离点集S最远的点Pk2，放入S，S = {Pk1，Pk2} <3> 计算剩余n-2个点到点集S的距离，对于n-2个点中的其中一点来说，此时点集S中有两个点，我们计算得到两个距离，选择最小的那个距离，作为该点到集合的距离
opencv matlab三维点云,点云采样的三种方法 - 小白学视觉的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
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点击上方“小白学视觉”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达 编辑：3D视觉工坊本文由知乎作者GeometryHub授权转载，不得擅自二次转载。原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86044055点云采样分类点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。格点采样格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每...
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通俗描述，带图，最远点采样法FPS(Farthest Point Sampling)
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另一个描述:https://www.it610.com/article/1279200974338015232.htm 我自己描述的算法 每一次都选最远的点加入进来，这样能够使得所选的点足够分散并覆盖全部。 所以关键步骤在于每次都要选最远的点。 1. 第一个点可以随便初始化 2. 第二点选最远的点 3. 第三个点该怎么选呢? 当然也是要选离第一个和第二个点都最远的点。我们可以让剩余的每个点都与 第一个点和第二个点计算距离，这会有两个距离值，选择最短的那个距离表示他们与这两个点的距离...
机器学习基础--FPS(FarthestPointSampling)最远点采样法
sdsc1314的博客
06-08 4953
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。 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: ①随机选取一个点fi为起始点，并写入起始点集 B = {fi}; ②选取剩余n-1个点计算和fi点的距离，选择最远点fj写入起始点集B={fi,fj}; ③选取剩余n-2个点分别计算和点集B中每个点的距离,..
matlab最远点采样
05-15
最远点采样（Farthest Point Sampling，简称FPS）是一种在点云或曲面上进行采样的方法，其目的是从点云或曲面中选择出一组具有最大间隔的点，以便用于后续的处理或分析。在Matlab中，可以使用以下代码实现最远点采样： ```matlab function [idx, D] = fps(pts, k) % FPS - farthest point sampling % PTS: point set, M x D, M points in D dimension % K: number of points to select % IDX: indices of the selected points, K x 1 % D: distances between the selected points, K x 1 % % Author: Shanxin Yuan (sjyuan@cs.unc.edu) % Date: 2017-03-29 % M = size(pts, 1); idx = zeros(k, 1); D = inf(M, 1); idx(1) = randi(M); for i = 2:k D = min(D, sum((pts - pts(idx(i-1), :)).^2, 2)); [~, idx(i)] = max(D); end D = sqrt(D); end ``` 其中，`pts`表示点云或曲面上的点的坐标，`k`表示要选择的点数。函数输出`idx`表示选择出的点的索引，`D`表示选择出的点之间的距离。
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