篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了MATLAB点云处理：点云下采样（random | gridAverage | nonuniformGridSample）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
- 1 下采样函数 pcdownsample
- 2 代码实现
- 2.1 随机下采样（random）
- 2.2 均匀体素下采样（gridAverage）
- 2.3 非均匀体素下采样（nonuniformGridSample）
- 2.4 如何选择下采样方式
- 3 参考链接
1 下采样函数 pcdownsample
点云下采样，也称点云降采样，目的是为了减少数据量，提高点云处理效率。
MATLAB 提供了点云下采样函数 pcdownsample，有三种重载方式
ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn,"random",percentage)随机下采样，且不替换原始点。百分比为下采样的比例，取值范围 [ 0，1 ]
ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn,"gridAverage",gridStep)体素栅格下采样，将体素中心代替体素内的所有点。gridStep 为体素栅格的步长大小
ptCloudOut = pcdownsample(ptCloudIn,"nonuniformGridSample",maxNumPoints)使用非均匀长方体栅格过滤器下采样点云。必须将体素内最大点数maxNumPoints 不能低于 6
下面将依次进行说明。
2 代码实现
2.1 随机下采样（random）
随机下采样方法，指定为random。random方法比gridAverage下采样方法更有效，尤其是在点云配准之前应用时。
代码：
clc;clear;% 加载点云ptCloud_in = pcread("bunny.pcd");% 下采样percentage = 0.2;ptCloud_random= pcdownsample(ptCloud_in,"random",percentage);% 可视化figure;pcshow(ptCloud_in);title("原始点云");xlabel("X(m)");ylabel("Y(m)");zlabel("Z(m)");hold on;figure;pcshow(ptCloud_random);title("下采样点云");xlabel("X(m)");ylabel("Y(m)");zlabel("Z(m)");hold on;% 保存下采样点云pcwrite(ptCloud_random,"ptCloud_random.pcd","Encoding","binary");%保存为binary形式的PCD点云结果展示：
2.2 均匀体素下采样（gridAverage）
G均匀体素下采样，指定为gridAverage。将体素重心代替体素内的点。它们的颜色和法向量性质是相应的平均值。这种方法比random下采样方法更好地保留了点云的形状。
代码：
clc;clear;% 加载点云ptCloud_in = pcread("bunny.pcd");% 下采样gridStep = 0.003;ptCloud_grid = pcdownsample(ptCloud_in,"gridAverage",gridStep);% 可视化figure;pcshow(ptCloud_in);title("原始点云");xlabel("X(m)");ylabel("Y(m)");zlabel("Z(m)");hold on;figure;pcshow(ptCloud_grid);title("下采样点云");xlabel("X(m)");ylabel("Y(m)");zlabel("Z(m)");hold on;% 保存下采样点云pcwrite(ptCloud_grid,"ptCloud_grid.pcd","Encoding","binary");%保存为binary形式的PCD点云结果展示：
2.3 非均匀体素下采样（nonuniformGridSample）
非均匀体素下采样，指定为nonuniformGridSample，随机保留体素内的一点，而不是用体素重心代替。 且法线将在降采样之前在原始数据上计算，能够保留更精确的法线。
使用“pointToPlane”度量时，此方法的最佳用途是将其作为预处理步骤应用于点云注册的pcregistericp函数。
代码：
clc;clear;% 加载点云ptCloud_in = pcread("bunny.pcd");% 下采样maxNumPoints = 8;ptCloud_nonuniformgrid = pcdownsample(ptCloud_in,"nonuniformGridSample",maxNumPoints);% 可视化figure;pcshow(ptCloud_in);title("原始点云");xlabel("X(m)");ylabel("Y(m)");zlabel("Z(m)");hold on;figure;pcshow(ptCloud_nonuniformgrid);title("下采样点云");xlabel("X(m)");ylabel("Y(m)");zlabel("Z(m)");hold on;% 保存下采样点云pcwrite(ptCloud_nonuniformgrid,"bunny_nonuniformgrid.pcd","Encoding","binary");%保存为binary形式的PCD点云结果展示：
2.4 如何选择下采样方式
可根据下表进行选择
| 度量标准 | 动态点云下采样法 | 静态点云下采样法 |
|---|---|---|
| pointToPoint | random、gridAverage | random、gridAverage |
| pointToPlane | random、gridAverage | gridAverage、nonuniformGridSample |
3 参考链接
https://ww2.mathworks.cn/help/vision/ref/pcdownsample.html
以上是关于MATLAB点云处理：点云下采样（random | gridAverage | nonuniformGridSample）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
