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,
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...
最远点采样fps算法 最远点采样fps算法 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...
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# 1*512,用于记录选取的512个点的索引centroids=torch.zeros(B,npoint,dtype=torch.long)# 1*1024,...
在PointNet++ 中用到了FPS(Farthest Point Sampling) 最远点采样法,该方法比随机采样的优势在于它可以尽可能的覆盖空间中的所有点。 实现步骤 假设一共有n个点,整个点集为N = {f1, f2,…,fn}, 目标是选取n1个起始点做为下一步的中心点: 随机选取一个点fi为起始点,并写入起始点集 B = {fi}; ...
【FPS】最远点采样Python实现_qq_35632833的博客-CSDN博客_fps采样 http://t.cn/A6UZHNSU
: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(Farthest Point Sampling,FPS)是一种常用的采样算法,核心思想是使得所有采样点之间的距离尽可能远,也就是数据点尽可能的离散均匀。 FPS算法流程: (1) 输入全部数据点和采样点的个数; (2) 随机从全部数据点中选取一个点作为第一个采样点,记为P0; ...
在PointNet++ 中用到了FPS(Farthest Point Sampling) 最远点采样法,该方法比随机采样的优势在于它可以尽可能的覆盖空间中的所有点。 实现步骤 假设一共有n个点,整个点集为N = {f1, f2,…,fn}, 目标是选取n1个起始点做为下一步的中心点: 随机选取一个点fi为起始点,并写入起始点集 B = {fi}; ...
>); // ---最远点采样--- std::random_device rd; int random_seed = rd(); // 随机选取一个点作为种子点 int sampleNum = 10000; // 采样点个数 pcl::FarthestPointSampling<pcl::PointXYZ> fps; fps.setInputCloud(cloud); // 读取点云 fps.setSeed(random_seed); // 设置第一个种子点 ...