Matlab 最远点采样

最新推荐文章于 2025-07-12 14:25:45 发布
最新推荐文章于 2025-07-12 14:25:45 发布
阅读量222 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： matlab 人工智能 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechWhizKid/article/details/132196227
Matlab 专栏收录该内容
145 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文详细介绍了如何在Matlab中实现最远点采样（Farthest Point Sampling, FPS）。首先解释了FPS的原理，然后通过三个步骤——读取点云数据、计算距离矩阵和进行最远点采样——来阐述具体实现过程，并提供了相应的Matlab代码示例。此外，还提及了其他有效的FPS算法，如K-D Tree和Local Sensitive Hashing。" 113035984,10297385,Windows内置远程控制传输文件教程,"['远程桌面', '文件操作', '系统设置', '网络连接', 'Windows技巧']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Matlab 最远点采样

最远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）是一种重要的数据采样方法，常用于计算机视觉、机器学习等领域。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Matlab 实现最远点采样。

  1. 原理

最远点采样的原理很简单，就是从点集中选出一个距离其他点最远的点，然后以该点为中心继续往外扩展，直到采样点数达到要求或所有点都被覆盖。在实现过程中，可以使用贪心算法来寻找下一个最远点。

  1. 实现步骤

2.1. 读取点云数据

我们首先需要读取点云数据，这里我们假设点云数据已经保存在文件中，可以使用 pcread 函数来读取点云数据。

ptCloud = pcread('pointcloud.pcd');

2.2. 计算距离矩阵

接下来&

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Matlab 最远点采样（FPS，二维版本）
dayuhaitang1的博客
04-25 610
Matlab 最远点采样（FPS，二维版本）
MATLAB 最远点采样（FPS）
dayuhaitang1的博客
06-29 977
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。
[Repost]最远点采样(Farthest Point Sampling)介绍
家鸽的代码屋
04-14 604
转载学习自:最远点采样(Farthest Point Sampling)介绍
点云下采样Matlab实现
uote_e的博客
07-23 396
点云下采样是点云处理的基本操作之一，可以大幅降低点云数据的冗余度，提高后续处理效率。点云下采样是点云处理中的基本操作之一，它可以将点云中过多的冗余信息去除，使点云变得简洁，便于后续处理。其中，pointCloud函数将点云数据转化为点云对象，pcdownsample函数进行下采样，'gridAverage’表示使用体素格方法，并指定了体素大小为0.1。点云下采样的过程中，我们需要选择一个适当的下采样方法和下采样率。体素格下采样是将点云分割为固定大小的体素，对每个体素内部的点进行统计，最终保留一个代表点。
MATLAB 最远点采样（FPS改进版）
dayuhaitang1的博客
06-30 1013
MATLAB 最远点采样（FPS改进版）
matlab 点云最远点采样【2024最新版】
点云侠的博客
05-15 643
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。
Matlab 最远点采样算法实现
PixelDyno的博客
08-07 157
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；
机器学习基础--FPS(FarthestPointSampling)最远点采样法
sdsc1314的博客
06-08 4904
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,..
通俗描述，带图，最远点采样法FPS(Farthest Point Sampling)
qq_36265860的博客
02-25 6417
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...
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...
weixin_39860064的博客
03-17 642
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...
FPS(Farthest Point Sampling)——最远点采样
~华仔的博客
07-11 2960
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
最远点采样(Farthest Point Sampling)介绍
热门推荐
dsoftware的博客
07-07 2万+
最远点采样(Farthest Point Sampling)是一种非常常用的采样算法，由于能够保证对样本的均匀采样，被广泛使用，像3D点云深度学习框架中的PointNet++对样本点进行FPS采样再聚类作为感受野，3D目标检测网络VoteNet对投票得到的散乱点进行FPS采样再进行聚类，6D位姿估计算法PVN3D中用于选择物体的8个特征点进行投票并计算位姿。 对于FPS算法的原理，两篇博文：PointNet++的pytorch实现代码阅读，以及 PointNet++详解与代码 已经介绍的非常详细了，一句话概
Matlab 基于邻近点集的最远点采样
dayuhaitang1的博客
10-16 453
Matlab 基于邻近点集的最远点采样
Origin、MATLAB、Python 用于科研作图，哪个最好？
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
07-06 884
matplotlib是Python中最底层的绘图库，它支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的，或者是matplotlib的拓展，比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等，它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。另外，matplotlib有一个示例集，里面有各式各样的专业图表，有的只需要换换数据就能为自己所用。
MATLAB可视化3：特征渲染棒棒糖气泡图（横向柱状图的平替，附有完整代码详细讲解）（求个关注、点赞和收藏）（对配色不满意可以自己调节配色）
2403_87108415的博客
07-10 836
摘要：特征渲染棒棒糖气泡图是一种先进的多维数据可视化工具，通过棒棒糖长度（主数值）、气泡大小（次级特征）和颜色（第三特征）三重编码呈现复杂数据关系。该图表融合了棒棒糖图、气泡图和热图的优势，适用于生物医学、金融分析和机器学习领域15-30类别的数据比较。MATLAB实现代码包含数据准备、可视化设置、核心绘图和图形优化四个模块，通过turbo色系、半透明气泡和双图例系统增强可读性。该工具特别适合识别"长杆+大气泡+暖色"的高优先级数据点和"短杆+小气泡+冷色"的低重要性
永磁同步电机无速度算法--基于自适应锁相环的滑模观测器
m0_45796409的博客
07-11 171
介绍了一种自适应正交锁相环（AQPLL），用于提高无传感器高速永磁同步电机（PMSM）的动态性能。以固定带宽工作的传统正交锁相环（QPLL）往往在抗干扰性能和相位延迟之间进行权衡。AQPLL可以开始以低带宽运行，而带宽在电机加速过程中实时调整。因此，位置估计误差被快速最小化，从而正确解耦转子电流和更高的可用扭矩。
Matlab中optimoptions的用法
最新发布
qq_53399765的博客
07-12 421
不同的优化算法适用于不同类型的优化问题（如无约束问题、带约束问题等）。用于多起点全局优化，通常结合其他优化算法使用（如 fminunc 或 fmincon）以增强全局优化的能力。适用于无约束的优化问题。适用于没有梯度或目标函数评估昂贵的优化问题，使用代理模型（如高斯过程）来进行优化。'Algorithm', 'quasi-newton', ... % 算法选项。用于全局优化问题，尤其适用于高维空间的优化，能跳出局部最小值。用于全局优化问题，适用于目标函数连续但没有梯度信息的优化问题。：BFGS拟牛顿算法。
MATLAB软件授权管理难题与优化建议
2501_92670650的博客
07-11 473
《MATLAB授权管理优化策略》摘要：针对企业普遍存在的MATLAB许可证"排队与闲置并存"问题，本文分析了五大管理痛点：并发排队、长期挂证、预算决策难、模块闲置等。究其原因在于缺乏实时监控、授权池共用混乱、权限匹配不当和部门沟通脱节。提出五项优化建议：建立监控平台、设置释放机制、精细权限分配、隔离授权池和数据化决策。案例显示某企业实施后使用率从55%提升至85%，排队问题基本解决。建议企业通过智能调度替代简单扩容，实现资源高效利用与成本控制的平衡。（149字）
matlab最远点采样
05-15
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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值