PCL点云按比例进行随机采样

最新推荐文章于 2025-04-05 16:54:47 发布
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本文介绍了如何使用PCL库对点云进行按比例随机采样。通过加载点云数据，设置采样比例，利用RandomSample滤波器，可以实现点云数据的减量化或特征提取，最终将采样结果保存为新的点云文件。

点云是三维空间中的离散点集合，广泛应用于计算机视觉、机器人和地理信息系统等领域。在点云处理中，经常需要对点云进行采样以减少数据量或提取关键特征。本文将介绍如何使用PCL库对点云进行按比例随机采样，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装PCL库并配置开发环境。具体的安装和配置步骤可以参考PCL官方文档。在安装完成后，我们可以开始编写点云按比例随机采样的代码了。

#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_cloud.h
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PointCloudLib 点云随机降采样 C++版本
linux_huangyu的博客
05-21 315
随机降采样是众多降采样算法中，速度最快的（应该是），多次测试之后感觉降采样还是比较平均。
点云采样方法
xzxbc的博客
10-10 734
点云采样方法
点云处理【三】(点云降采样)
略知12的博客
10-17 3973
在MLS法中，需要在一组不同位置的节点附近建立拟合曲线，每个节点都有自己的一组系数用于定义该位置附近拟合曲线的形态。通过在法向量空间内均匀随机抽样，使所选点之间的法线分布尽可能大，结果表现为地物特征变化大的地方剩余点较多，变化小的地方剩余点稀少，可有效保持地物特征。首先随机选择一个点，其次，在剩下点中寻找最远的点，再去再剩下点中找到同时离这两个点最远的点，直到满足采样点个数。此外，每个节点的系数取值只考虑其临近采样点，且距离节点越近的采样点贡献越大，对于未置较远的点则不予考虑。就是每隔多远采集一个点，
PCL点云学习-随机采样一致性算法及其测试代码
妙手书生的博客
01-12 719
目录 1、算法简介 2、基本思想描述 3、算法优化策略 4、案例说明 5、PCL随机采样一致性算法 6、LMedS最小中值方差估计算法 7、PCL中Sample_consensus模块支持的几何模型 8、PCL中Sample_consensus模块及类介绍 9、使用RandomSampleConsensus类获得点云的拟合平面模型 备注 致谢 1、算法简介 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers...
PCL学习（5）随机采样一致性算法RANSAC
m0_69021252的博客
04-05 1300
RANSAC是一种，用于从包含大量异常值的数据中拟合数学模型。其核心思想是通过和，找到最优的模型参数，避免异常值的干扰。：每次从数据中随机选取最小子集（如拟合直线时选2个点）来估计模型参数。：用估计的模型测试其他数据点，统计符合模型的内点（inliers，误差小于阈值的数据）。：重复上述过程，选择内点最多的模型作为最优解。：从数据中随机选取最小样本集（如拟合平面需3个点）。：用采样点计算模型参数（如直线方程）。：计算所有数据点到模型的误差，统计满足误差阈值的点（内点）。
PCL点云处理总目录
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weixin_44329757的博客
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
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25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
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MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
最新发布
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special-heatmap for MATLAB
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本项目是一个以经典51系列单片机——STC89C52为核心，设计实现的一款高性价比数字频率计。它集成了信号输入处理、频率测量及直观显示的功能，专为电子爱好者、学生及工程师设计，旨在提供一种简单高效的频率测量解决方案。 系统组成 核心控制器：STC89C52单片机，负责整体的运算和控制。 信号输入：兼容多种波形（如正弦波、三角波、方波）的输入接口。 整形电路：采用74HC14施密特触发器，确保输入信号的稳定性和精确性。 分频电路：利用74HC390双十进制计数器/分频器，帮助进行频率的准确测量。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，清晰展示当前测量的频率值（单位：Hz）。 电源：支持标准电源输入，保证系统的稳定运行。 功能特点 宽频率测量范围：1Hz至12MHz，覆盖了从低频到高频的广泛需求。 高灵敏度：能够识别并测量幅度小至1Vpp的信号，适合各类微弱信号的频率测试。 直观显示：通过LCD1602液晶屏实时显示频率值，最多显示8位数字，便于读取。 扩展性设计：基础版本提供了丰富的可能性，用户可根据需要添加更多功能，如数据记录、报警提示等。 资源包含 原理图：详细的电路连接示意图，帮助快速理解系统架构。 PCB设计文件：用于制作电路板。 单片机程序源码：用C语言编写，适用于Keil等开发环境。 使用说明：指导如何搭建系统，以及基本的操作方法。 设计报告：分析设计思路，性能评估和技术细节。
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Image14更新CTP了8寸屏Buildroot【linux-6.1】_20251126_1550.7z 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
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05-21
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