pcdownsample
Downsample三维点云
语法
描述
ptCloudOut= pcdownsample (ptCloudIn,“随机”,百分比)百分比输入指定的一部分返回的输出。
ptCloudOut= pcdownsample (ptCloudIn,“gridAverage”,gridStep)gridStep输入指定三维框的大小。
ptCloudOut= pcdownsample (ptCloudIn,“nonuniformGridSample”,maxNumPoints)maxNumPoints,至少6。
(返回点的线性指标中包含downsampled点云。这个语法只适用于当您使用ptCloudOut,指数)= pcdownsample (___)“随机”或“nonuniformGridSample”将采样的方法。
___= pcdownsample (___,指定选项使用一个或多个名称参数除了参数从以前的语法的任意组合。例如,名称=值)pcdownsample (PtCloud“随机”,百分比,PreserveStructure = true)保存一个点云的组织结构。
例子
Downsample点云网格过滤器使用盒子
读点云。
ptCloud = pcread (“teapot.ply”);
设置三维分辨率(0.1 x 0.1 x 0.1)。
gridStep = 0.1;ptCloudA = pcdownsample (ptCloud,“gridAverage”,gridStep);
可视化downsampled数据。
图pcshow (ptCloudA);
把点云数据downsampled使用一个固定的步长。
stepSize =地板(ptCloud.Count / ptCloudA.Count);指数= 1:stepSize: ptCloud.Count;ptCloudB =选择(ptCloud、指标);
可视化downsampled点云。
图pcshow (ptCloudB);
删除冗余点的点云
创建一个与所有点共享相同的点云坐标。
ptCloud = pointCloud ((100 3));
三维分辨率设置为一个较小的值。
gridStep = 0.01;
输出现在只包含一个独特的观点。
ptCloudOut = pcdownsample (ptCloud,“gridAverage”gridStep)
ptCloudOut = pointCloud属性:位置:(1 1 1)数:1 XLimits: [1] YLimits: [1] ZLimits:(1)颜色:[0 x3 uint8]正常:[0 x3双]强度:[0 x1双]
保护组织结构将采样后的点云
从保存MAT-file加载一个有组织的点云。
ld =负载(“drivingLidarPoints.mat”);orgPtCloud = ld.ptCloud;
Downsample点云。
比例= 0.1;orgPtCloudOut = pcdownsample (orgPtCloud,“随机”百分比,PreserveStructure = true);
输入参数
输出参数
引用
[1]波默洛,F。,F. Colas, R. Siegwart, and S. Magnenat. “Comparing ICP variants on real-world data sets.”自主机器人。34卷,第三期,2013年4月,第133 - 148页。
扩展功能
版本历史
介绍了R2015a
