点云下采样 Matlab：高效减少点云数据量的方法

最新推荐文章于 2025-06-12 01:30:00 发布
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本文介绍了在Matlab中进行点云下采样的方法，包括使用点云处理工具箱进行均匀采样和体素滤波，以减少点云数据量并保留关键特征。通过选择合适的下采样技术，可以加速点云的处理和分析过程。

点云下采样 Matlab：高效减少点云数据量的方法

在计算机视觉和三维重建领域，点云是一种常用的数据表示形式。然而，点云数据通常非常庞大，对于一些应用而言，处理大规模的点云数据可能会变得非常耗时。因此，点云下采样是一种常见的技术，可以有效地减少点云数据量，同时保留点云的关键特征。

在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现点云下采样。我们将使用Matlab的点云处理工具箱来实现这一目标。

首先，我们需要导入点云数据。假设我们的点云数据保存在一个名为"pointCloudData"的变量中。点云数据可以是来自传感器或其他来源的原始点云数据。

% 导入点云数据
pointCloudData = []; % 替换为实际的点云数据

% 可视化原始点云
pcshow(pointCloudData)
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Matlab点云均匀采样
qq_37934722的博客
07-08 479
然而，由于点云数据的不规则性，如何对其进行有效的处理和分析成为了一个重要的问题。其中之一就是点云的采样问题。注意，pcdownsample()函数根据采样间隔缩放点云，并返回一个新的点云对象。点云的均匀采样是指在保证点云特征的前提下，将点云中的点按照一定间隔进行采样，使得采样后的点云与原始点云相似，但是点数较少。为了使采样后的点云与原始点云相似，需要确定点云的采样间隔。建议的间隔值为点云密度的倒数的平方根。该方法可以在大幅度降低点云数据量的同时，保留点云的特征。为了计算点云的密度，需要得到点云的包围盒。
Matlab中点云下采样算法及实现
QfcaLinux的博客
09-17 422
然后，根据点云数据的坐标范围和体素尺寸，计算出体素网格的尺寸。接下来，我们将点云数据中的每个点映射到对应的体素网格下标，并构建体素网格索引。点云下采样算法有多种实现方式，其中最常见的是基于体素网格的方法。本文将介绍Matlab中实现点云下采样的算法，并给出相应的源代码。通过合理选择下采样算法，可以有效降低点云数据的复杂性，并提高计算效率。读者可以根据自己的需求和实际情况，选择合适的点云下采样算法进行应用。除了基于体素网格的方法，还有其他点云下采样算法，如基于统计滤波的方法、基于随机采样一致性的方法等。
使用MATLAB读取、加载和可视化点云，并对数据进行下采样和去噪的预处理、应用仿射变换，如平移和旋转研究（Matlab代码实现）
Yan_she_He的博客
04-11 636
我们将学习如何利用MATLAB来读取、加载和呈现点云数据，并对其进行下采样和去噪的预处理，从而为后续分析奠定基础。进一步，我们将探讨如何应用仿射变换，如平移和旋转，以便更好地理解和操纵点云数据。在这一过程中，您将了解如何通过MATLAB强大的工具和函数来实现这些操作，为点云数据的进一步处理和分析提供了丰富的技术支持。总的来说，通过本文的学习，您将能够掌握MATLAB在点云处理方面的核心技术，并能够将其应用于各种实际场景中，为您的项目和研究提供强大的工具和方法。行百里者，半于九十。
一、点云数据处理
weixin_64037346的博客
12-07 540
体素滤波器是一种下采样的滤波器，它的作用是使用体素化方法减少点云数量，采用体素格中接近中心点的点替代体素内的所有点云，是会移动点的位置。这种方式即减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用。作用是在指定的维度方向上保留特定值域内的点，同时过滤掉不在这个范围内的点。它通过统计分析技术来识别并移除那些与周围点距离较远的离群点，这些离群点可能是由于测量误差或其他原因产生的噪声点。相较于体素滤波，均匀采样滤波计算出的最终结果点云，不改变点云点的位置，保持其原始形态。
Matlab数据处理之简化数据量
qq_37107208的博客
11-05 401
有时通过试验机等实验方法得到的数据中可能包含大量的数据，其中许多数据可能是变化不大的数据，对实际问题没有较大的价值，但他们的存在可能会极大的影响分析这些数据的速度。这里分享一种简化数据量的方法，可以将大量数据中变化量较小的数据简化掉，尽可能保留变化量较大的数据。首先创建一组数据，最左侧是水平直线，中间是一段二次曲线，右端是一段倾斜直线，如下图所示，其中两侧的直线包含大量的数据点，二中间的部分包含较少的数据点。但两端的接近直线的数据可能仅用两个点就可以表示数据的趋势，显然两侧大量的数据是可以简化的。
MATLAB点云重采样,PCL点云曲面重采样三种方法：上采样，下采样，均匀采样
weixin_39999025的博客
03-21 2066
PCL点云曲面重采样三种方法：上采样，下采样，均匀采样PCL点云曲面重采样三种方法：上采样，下采样，均匀采样(1)下采样 Downsampling一般下采样是通过构造一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点，这样体素内所有点就用一个重心点来表示，进行下采样的来达到滤波的效果，这样就大大的减少了数据量，特别是在配准，曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高...
点云数据预处理 -- 点云数据下采样（体素下采样、随机下采样、非均匀网格下采样）
最新发布
weixin_43339605的博客
06-12 971
本文介绍了MATLAB中三种点云下采样方法及其应用场景。体素下采样通过网格化保留几何特征，适合大场景处理；随机下采样速度快但可能破坏局部结构，适用于实时系统；非均匀网格采样结合网格划分与随机选取，能保持法向量信息。三种方法各有特点，需根据数据精简率、特征保留度和计算效率需求选择合适方法。文章提供了MATLAB代码实现和可视化对比，帮助理解不同下采样技术的效果差异。
4_点云matlab处理_点云精简_点云数据_点云精简_matlab点云精简
09-10
MATLAB中的点云精简主要目标是减少数据量，同时尽可能保持点云的几何特性。一种常见的方法是使用“包围盒法”。从提供的文件名“包围盒法1.jpg”和“包围盒法.jpg”来看，这可能是指通过构建一个最小外接矩形或立方...
点云下采样Matlab实现
uote_e的博客
07-23 430
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。
减少数据点数（shrink_data_set）：将数据集中的数据点数减少到指定数量。-matlab开发
05-31
shrink_data_set 将数据集中的数据点数量减少到指定数量。 句法 X_shrunk = shrink_data_set(X,N) X_shrunk = shrink_data_set(X,N,'rows') X_shrunk = shrink_data_set(X,N,'columns') 描述 X_shrunk = shrink_data_set(X,N)收缩矩阵X （存储数据集），使其只剩下N行。 此语法假定各种变量被组织到单独的列中。 因此， X_shrunk将是原始矩阵X缩小到N数据点。 X_shrunk = shrink_data_set(X,N,'columns')缩小矩阵X （存储数据集），使其只剩下N行。 输入'columns'表示变量被组织成单独的列，这意味着要删除数据点，我们需要删除行。 因此， X_shrunk将原始矩阵（即数据
Matlab快速生成均匀采样点云
GfEmacs_Lisp的博客
09-27 469
接下来，我们使用rand函数生成均匀分布的随机点坐标，并根据生成范围进行缩放和平移操作，使得点云位于给定的正方体内。在计算机图形学和计算机视觉领域，点云是由大量的离散点组成的三维数据集合，常用于表示物体的形状和表面信息。接下来，我们需要确定点云的密度，即在生成范围内每个单位体积内的点的数量。首先，我们需要确定点云的生成范围。假设我们希望在一个正方体内生成均匀采样的点云，可以通过指定正方体的边长来定义生成范围。通过这种方法，我们可以快速生成具有均匀分布的点云，并在Matlab中进行进一步的处理和分析。
24 MATLAB点云下采样：精简大规模点云数据
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
10-16 265
点云下采样是一种数据压缩技术，通过降低点云数据的密度，以减小数据体积，从而提高数据处理效率。在点云下采样中，原始点云中的一部分点被保留，而其余点被丢弃。这一过程通过选择具有代表性的点来实现，从而在保留足够信息的同时减小点云的规模。降低计算成本：通过减小点云的规模，可以加快数据处理速度，降低计算资源的需求。数据传输效率：对于需要传输点云数据的应用，下采样可以减小数据传输的带宽要求。减小存储需求：点云下采样有助于减小点云数据的存储需求，从而降低成本。选择适当的下采样参数，其中包括下采样方法和下采样比例。
数据预处理常见措施及matlab程序
FDA_sq的博客
04-18 5976
针对脏乱差的原始数据采取的清洗预处理措施：截断法去除首尾无效数据、数据降采样加速后期特征提取的计算、hample 滤波去除信号数据中存在的骤升尖峰和骤降谷底这类异常值。 FFT变换中常见处理还有去均值与信号补零......
数据点太多matlab曲线较粗,matlab数据太多怎么拟合曲线
weixin_42515842的博客
03-19 2120
匿名用户1级2017-03-02 回答一、 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。1、在命令行输入数据：》x=[110.3323 148.7328 ...
matlab如何剔除无用数据
小凡的专栏
04-27 2万+
使用Matlab对数据进行去趋势（detrend）
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使用Matlab对数据进行去趋势（detrend）介绍去趋势（detrend）处理可以消除传感器在获取数据时产生的偏移对后期计算产生的影响。从数据中删除趋势可以将分析集中在数据趋势本身的波动上。但是，去趋势的意义取决于自己的研究的目的。方法数据去趋势，就是对数据减去一条最优（最小二乘）的拟合直线、平面或曲面，使去趋势后的数据均值为零。例子例子，采用Matlab自带例子示范去趋势过程。示例显示如何从每
MATLAB 剔除异常点
qq_42244167的博客
04-12 3万+
利用线性插值剔除离群点 A = [57 59 60 100 59 58 57 58 300 61 62 60 62 58 57]; B = filloutliers(A,'linear'); % 使用线性插值替代异常点 plot(1:15,A,1:15,B,'o') legend('Original Data','Interpolated Data') Create a vector of data containing an outlier, and use linear interpolation t
使用Matlab 绘图时Marker点过于密集
XSTX1996的博客
01-19 3万+
matlab自带的标记点添加，会按照数据长度一个一个添加，这就导致了在数据比较密集的情况下，出现Marker过于密集的情况。 可以使用plot直接绘制一条曲线，然后再插入固定个数的标记点，来实现减少Marker密度的目的。 clear; omega1 = 2*pi; t = 0:1e-3:1*pi; xr = sin(omega1*(0:1e-3:1*pi)); CNT = 50; ...
Matlab点云处理工具集：高效实现三维数据操作
“Point_cloud_tools_for_Matlab：Matlab的各种点云工具”是一套专为MATLAB环境开发的综合性点云数据处理工具集，旨在为科研人员、工程师以及计算机视觉和三维建模领域的开发者提供高效、灵活且功能丰富的点云操作...
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