那均匀下采样的原理呢,就像是从一群小朋友里挑出一些代表一样。想象一下,点云是一群在操场上玩耍的小朋友,每个小朋友都站在不同的位置。均匀下采样就像是按照一定的规则,比如说每隔几个小朋友就选一个出来。这个规则可不能乱哦。 一种常见的方法是基于空间划分的。就好比把这个操场划分成好多小格子。每个小格子...
(1)下采样 Downsampling 一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提高程序的运行速度, #include ...
点云的均匀降采样方法 (57)摘要 本发明公开一种基于在线拼接点云的均匀 降采样方法,涉及机器视觉领域,包括:利用相机 对物体拍摄并选择包围盒区域,对包围盒区域进 行栅格体素划分;将相机初始拍摄的点云设为初 始点云,并设定均匀降采样后的各点间距为d;设 拍摄前的为点云A,拍摄后的为点云B,将点云A和 点云...
属于计算机视觉领域,包括:采集构件各局部的三维点云并进行定位;相邻的局部三维点云之间存在部分重叠;根据定位结果将各局部三维点云转换到世界坐标系下并均匀降采样后提取关键点,得到对应的关键点云;将关键点云输入至特征融合匹配网络,得到任意两个相邻关键点云的匹配对应关系;特征融合匹配网络以两个相邻的点云为输入,...
首先对点云建立轴向包围盒,然后以某一个等分距离对包围盒沿x,y,z轴三个方向的边进行等分,使得每一个体素近似为一个正方体,然后计算每一个体素内所有点的重心,并将其作为该体素的采样值.实验结果表明,当点云包围盒在x,y,z轴三个方向的边长相差非常悬殊时,该方法比传统的体素网格法获取的点云分布更均匀,而且...
非均匀下采样的主要流程如下: (1)提取点云的特征属性 (2)利用特征属性选择关键点 (3)保留关键点并生成下采样后的点云 3.提取点云的特征属性 在进行非均匀下采样之前,首先需要提取点云的特征属性。常用的特征属性有法线、曲率、颜色等。这些特征属性可以用于后续的关键点选择,以保证下采样后的点云能够保留原始点...
三角化的噪声点云非均匀采样算法.首先,利用k-邻近点的Voronoi顶点计算出各点的负极点来逼近曲面中轴(MA);然后,根据近似中轴估计出曲面局部特征尺度(LFS);最后,结合Bound Cocone算法,删除多余的非边界点.实例表明,该算法可以准确、稳健地简化噪声点云,同时可以很好地保留曲面边界特征,经简化后的点云适用于基于Delaunay...
实验结果表明,含噪粗糙的原始采样三维点云数据经过LOP算法重采样后生成的新模型具有良好的逼近性、光顺性,点云分布也较均匀。 选择语言:从 到 翻译结果1翻译结果2 翻译结果3翻译结果4翻译结果5 翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 Nevertheless, the the lop algorithm in dealing with local features more...
本文主要利用VC++开发相应程序,采用LOP(Local Optimal Projection)算法对三维表面点云数据进行重采样,生成均匀光顺的新模型。选择语言:从 到 翻译结果1翻译结果2 翻译结果3翻译结果4翻译结果5 翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 This paper uses the vc + + to develop the appropriate procedures, the ...
这个算法在处理一些基于局部表面无法拟合的复杂几何面以及点定位混杂的噪声数据时效果较好。并且处理光滑表面时能达到二阶逼近。尽管如此,LOP算法在处理局部特征较为多,即局部点云密度不均的模型时,难以同时保证重采样模型既具有高度逼近性又能有均匀的分布,因此对重采样模型进行泊松碟采样以解决此问题。实验结果表明,含...