点云处理中阶 Sampling
目录
一、什么是点云Sampling
二、示例代码
1、下采样 Downsampling
2、均匀采样
3、上采样
4、表面重建
一、什么是点云Sampling
点云处理中的采样(sampling)是指从大量点云数据中选取一部分代表性的数据点,以减少计算复杂度和内存使用,同时保留点云的几何特征和重要信息。常见的点云采样方法有以下几种:
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随机采样(Random Sampling):
- 从原始点云中随机选择一定比例的点。
- 优点:简单快速。
- 缺点:可能会丢失重要的几何特征,采样结果不稳定。
-
体素网格下采样(Voxel Grid Downsampling):
- 将点云划分为固定大小的立方体网格(体素),然后在每个体素中用一个代表点(如体素中心或体素内点的平均值)来代替该体素内的所有点。
- 优点:能有效保留点云的整体结构和几何特征,结果较稳定。
- 缺点:可能会丢失细节信息,分辨率依赖于体素大小。
-
均匀采样(Uniform Sampling):
- 在点云表面上进行均匀采样,确保采样点在空间上均匀分布。
- 优点:采样点分布均匀,适用于需要均匀点间距的应用。
- 缺点:实现较复杂,计算成本较高。
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