点云密度计算

最新推荐文章于 2025-06-14 16:04:06 发布

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本文介绍了一种基于点云数据的密度计算算法。通过计算点云中每个点到其最近邻居点的平均距离来评估整体点云的密度，此方法对于理解点云数据的分布特性至关重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

double computeCloudResolution (const pcl::PointCloud<PointType>::ConstPtr &cloud)
{
  double res = 0.0;
  int n_points = 0;
  int nres;
  std::vector<int> indices (2);
  std::vector<float> sqr_distances (2);
  pcl::search::KdTree<PointType> tree;
  tree.setInputCloud (cloud);

  for (size_t i = 0; i < cloud->size (); ++i)
  {
    if (! pcl_isfinite ((*cloud)[i].x))
    {
      continue;
    }
    //Considering the second neighbor since the first is the point itself.
    nres = tree.nearestKSearch (i, 2, indices, sqr_distances);
    if (nres == 2)
    {
      res += sqrt (sqr_distances[1]);
      ++n_points;
    }
  }
  if (n_points != 0)
  {
    res /= n_points;
  }
  return res;
}

用最近点的平均距离来计算点云的密度
原文http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5509041.html