Farthest points Sampling on 3D meshes with mesh kept based on diffusion distance

最新推荐文章于 2025-07-30 22:55:01 发布
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本文探讨了一种不同于基于geodesicdistance的farthestpointssampling方法,介绍了一种新的采样点选取策略，即选择gedesicdistance最远的点作为下一次采样点，并提供了matlab源代码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

与基于geodesic distance的farthest points samping不同(http://blog.youkuaiyun.com/seamanj/article/details/52099358)

下一次是采样点的选取gedesic distance最远的点

最终结果为:


注意跟以geodesic距离为基础的最远采样方法的区别




matlab源代码






最远点采样(Farthest Point Sampling)介绍
dsoftware的博客
07-07 2万+
最远点采样(Farthest Point Sampling)是一种非常常用的采样算法，由于能够保证对样本的均匀采样，被广泛使用，像3D点云深度学习框架中的PointNet++对样本点进行FPS采样再聚类作为感受野，3D目标检测网络VoteNet对投票得到的散乱点进行FPS采样再进行聚类，6D位姿估计算法PVN3D中用于选择物体的8个特征点进行投票并计算位姿。 对于FPS算法的原理，两篇博文：PointNet++的pytorch实现代码阅读，以及 PointNet++详解与代码 已经介绍的非常详细了，一句话概
最远点采样(Farthest Point Sampling)
Bacon_Lee的博客
06-02 3837
简介 以下我们将最远点采样(Farthest Point Sampling)简记为FPS。这种采样方法我觉得非常有趣。个人觉得比随机采样得到的数据能够表现更多的“轮廓性”，其次用的数据集也不像随机采样那么多。首先我们来介绍FPS的算法原理。 算法原理 1. 点与集合的距离 假设S={x1,⋯ ,xN}⊂RnS=\left\{x_1,\cdots,x_N\right\}\subset \mathbb{R}^nS={x1​,⋯,xN​}⊂Rn 中的一个有限点集合。一般情况，这里的nnn等于1，2, 3。点与点的
Farthest sampling on 3d mesh with mesh kept
十年磨一剑
08-03 2311
3D mesh的farthest sampling与2D 图片的采样原理类似(http://blog.youkuaiyun.com/seamanj/article/details/52028904). 随机给个初始点,然后根据初始点,然后算出最远的n-1个点,  n为我们需要采样的个数 最后以这个n个点为初始点,算出mesh上的距离场 主要代码: % test for farthest
FPS(Farthest Point Sampling) 编译笔记
jacke121的专栏
09-28 467
FPS(Farthest Point Sampling) 编译笔记
Farthest Point Sampling on 2d image
十年磨一剑
07-26 8523
Farthest Point Sampling的原理是,先随机选一个点,然后呢选择离这个点距离最远的点(D中值最大的点)加入起点,然后继续迭代,直到选出需要的个数为止 其主要代码如下: %main.m clear options; n = 400; [M,W] = load_potential_map('mountain', n); npoints_list = round(
farthest point sampling - FPS - 最远点采样详解 - 附代码实现
晨的博客
03-10 3905
远点采样（Farthest Point Sampling，FPS）算法是一种在数据点集中有效选择代表性样本点的方法，广泛应用于计算机图形学、机器学习和点云处理等领域。该算法通过迭代方式选取点集中彼此距离最远的点，确保选出的样本点覆盖范围广泛，有效捕捉到数据集的整体结构特征。FPS算法开始时随机选择一个起始点，然后在每次迭代中，选取到当前已选点集距离最远的点作为新的样本点，直至达到预定的样本数量。此方法不仅提高了数据处理的效率，减少了计算负担，还能在进行点云简化、网格重建、特征提取等操作时，保留重要的几何信
最远点采样(Farthest Point Sampling,FPS)算法详解
weixin_60737527的博客
10-20 9838
FPS算法详解
python进行点云最远点随机下采样(Farthest Point Sampling)和最远点固定下采样
最新发布
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本文介绍了点云处理中的最远点采样(FPS)方法，该方法通过每次选择距离已采样点最远的点来保证点云表面覆盖率，但计算复杂度较高。作者使用Open3D库实现了两种FPS下采样方式：按比例采样(1/5点数)和固定点数采样(3000点)，并以兔子点云数据为例展示了采样效果。虽然FPS采样质量好，但其较高的计算成本使其在大规模点云处理中存在效率问题。文中提供了完整的Python代码实现和可视化方法。
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一名从Java开发工程师转型的人工智能研究生，致力于图像修复和图像超分领域的探索与研究。通过博客分享个人的学习心得、研究成果以及在人工智能应用中的实际经验，欢迎与同行交流。
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【点云处理】Python+Open3D实现最远点采样FPS（Farthest Point Sampling） 该方法被用于PointNet++中，对点云进行降采样，此外open3D自身有半径滤波、体素降采样等函数。 讲解为个人整理版本，程序已跑通。
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