最远点采样 (FPS, Farthest Point Sampling) 用于在N个点的点云上均匀地采样M个点,使这些点可以比较好地表征点云的整体轮廓。 在 个点的点云上迭代的选取 M 个点。每次选取与当前已选取点集合 中所有点的最小距离最大的点,加入集合 S 。 不难看出,该算法的时间复杂度是O(NM)。 具体算法步骤是: 输入点云有N个点,
距离,-1消掉了xyz那个维度print("dist : ",dist)mask=dist<distanceprint("mask%i:%s"%(i,mask))distance[mask]=dist[mask]# 更新distance,记录样本中每个点距离所有已出现的采样点(已采样集合中的点)的最小距离print("distance: ",distance)farthest=np.argmax(distance,-1)# 返回最远点索引returncentroids...
原始点云数据有10000个点,利用最远点采样算法,依次采样1024,512,256,128,64个关键点,如下图所示: FPS采样 最远点采样(FPS)代码实现如下: deffarthest_point_sample(xyz,npoint):'''最远点采样,返回采样点的索引 xyz:Batch*N*(x,y,z),Tensor npoint:采样点个数,int'''B,N,C=xyz.shape# Batch,N,3#...
最远点采样（Farthest Point Sampling, FPS）算法是一种用于在点云数据集中选择具有最大空间分布的点的方法。在计算机视觉和计算机图形学领域中，点云数据表示了三维空间中的物体或场景，而FPS算法可以帮助我们从点云数据中选择最具代表性的点进行进一步的分析和处理。FPS算法的核心思想是从初始点开始，通过迭代选择与...
:FarthestPointSampling的原理是先随机选一个点,然后选择离这个点距离最远的点加入点集,然后继续迭代,选择距离点集中所有点最远的点,直到选出需要的个数为止。 模型流程 set...局部区域的质心。为了从稠密的点云中抽取出一些相对较为重要的中心点,采用FPS(farthestpointsampling)最远点采样法。 然后是分组层,分组层...
最远点采样法地核心思想可以通过数学公式来表达。假设我们有一个点集(P= p_1,p_2,...,p_n),我们需要从中选择一个子集(SsubseteqP)来代表整个数据集,其中每个点都是通过距离已选择点集(S)中地最远点来选择的。 1.选择第一个点: 从整个点集(P)中随机选择一个点是初始点,记为(p_1)。这个点被认为是...
最远点采样算法(FPS)在 PyTorch 中的应用 最远点采样(Farthest Point Sampling, FPS)是一种广泛使用的点采样算法,旨在从给定的点集中选择一组点,使得这些点在空间中尽可能地相隔较远。这种方法尤其适用于计算机视觉、机器人学以及三维重建等领域,有助于在不等密度的数据中提取重要特征。在本篇文章中,我们将介绍最...
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。
最远点采样是一种常用于点云处理的数据降维方法，核心思想是迭代选择距离已有采样点最远的点，确保采样结果均匀覆盖原始数据集。在Matlab中实现该方法需结合循环结构与距离计算逻辑，下面给出具体实现思路与优化技巧。生成测试数据时，建议使用三维随机点云模拟真实场景。例如用rand(1000,3)10生成1000个三维点，坐标范围...
最远点采样(Farthest Point Sampling,简称FPS)是一种广泛应用于计算机图形学和计算机视觉领域的技术,用于从一个较大的点集中选择出一个具有代表性的子集。该技术通常用于3D几何处理、点云处理以及表面重建。 F…