点云处理中阶 Sampling

目录

一、什么是点云Sampling

二、示例代码

1、下采样  Downsampling

2、均匀采样

3、上采样

4、表面重建


一、什么是点云Sampling

点云处理中的采样(sampling)是指从大量点云数据中选取一部分代表性的数据点,以减少计算复杂度和内存使用,同时保留点云的几何特征和重要信息。常见的点云采样方法有以下几种:

  • 随机采样(Random Sampling)

    • 从原始点云中随机选择一定比例的点。
    • 优点:简单快速。
    • 缺点:可能会丢失重要的几何特征,采样结果不稳定。
  • 体素网格下采样(Voxel Grid Downsampling)

    • 将点云划分为固定大小的立方体网格(体素),然后在每个体素中用一个代表点(如体素中心或体素内点的平均值)来代替该体素内的所有点。
    • 优点:能有效保留点云的整体结构和几何特征,结果较稳定。
    • 缺点:可能会丢失细节信息,分辨率依赖于体素大小。
  • 均匀采样(Uniform Sampling)

    • 在点云表面上进行均匀采样,确保采样点在空间上均匀分布。
    • 优点:采样点分布均匀,适用于需要均匀点间距的应用。
    • 缺点:实现较复杂,计算成本较高。
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