本文讲解如何用Matlab计算点云的平均密度，通过选择球心、设定半径，统计邻域内点数来评估密度。提供源代码示例，并展示将点云密度信息可视化的步骤，有助于理解点云数据分布。
点云（Point Cloud）是由大量的三维点构成的数据集合，广泛应用于计算机视觉、图像处理和机器人等领域。在点云分析中，计算点云的平均密度是一项重要任务，可以帮助我们了解点云数据的分布情况。本文将介绍如何使用Matlab计算点云的平均密度，并附上相应的源代码。
首先，我们需要准备一个点云数据集。点云通常以二维或三维的形式存在，其中每个点包含其坐标信息。在这里，我们假设已经有一个Nx3的矩阵，其中每一行代表一个点的三维坐标。为了方便演示，我们可以生成一个简单的点云数据集。
% 生成点云数据集
n = 1000; % 点的数量
point_cloud = rand(n, 3
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