本文介绍了如何使用Matlab实现点云最远点采样算法。首先，通过csvread函数加载点云数据；接着，定义计算两点间欧氏距离的函数；然后，实现最远点采样算法，随机选择初始点并逐步添加距离最大点至采样集；最后，可视化采样结果。这种方法在点云处理和三维重建中应用广泛，可根据需求调整参数。
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。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现点云最远点采样算法。
首先，我们需要加载点云数据。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。我们可以使用Matlab的csvread函数来读取csv格式的点云数据文件。
% 读取点云数据
point_cloud = csvread('点云数据.csv');
接下来，我们定义一个函数来计算两个点之间的欧氏距离。
function distance = euclid
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