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。"
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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。
- 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。
- 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&
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