matlab那个版本可以进行点云

Posted 2023-03-11

一、读写保存
matlab处理las点云(1)--las/laz格式解析
matlab处理las点云(2)-- 从LAS或LAZ文件中读取点云数据
matlab 读取txt点云并可视化
matlab 移除点云中无效的点
matlab 点云合并
matlab 保存点云
matlab 生成自定义点云
matlab 点云随机赋色
matlab 点云按高程进行赋色
matlab 打开文件选择对话框
matlab 使用文件选择对话框添加点云
二、KD树
matlab KD树的使用
matlab 点云的圆柱形邻域搜索
matlab 计算点云平均密度
matlab 查找点云指定区域内的点
matlab 根据索引提取点云
三、点云滤波
1、常用滤波器
matlab 点云均值、中值、高斯滤波
matlab 点云体素下采样(详细过程版)
matlab 点云统计滤波
matlab 点云中值滤波
matlab 点云下采样
matlab 快速均匀采样
matlab 点云随机采样到固定点数
matlab 半径滤波
matlab 直通滤波
matlab 获取指定高程的所有点
matlab 点云方框滤波
matlab 点云双边滤波
matlab 点云添加高斯噪声并保存
matlab 点云添加均匀分布的随机噪声
2、数据平滑
matlab 对含噪声的数据进行平滑处理
matlab 数据平滑--smooth函数
matlab 五点三次平滑算法
四、拟合分割
1、点云拟合
matlab 最小二乘拟合空间球
matlab 最小二乘拟合二次曲面
matlab 点云最小二乘拟合平面（SVD法）
matlab 点云最小二乘拟合平面(PCA法)
matlab 点云投影到平面
matlab 点云投影到球面
matlab 点云投影到直线
matlab 计算点到平面的距离
matlab 最小二乘拟合二维直线
matlab 点云最小二乘拟合空间直线
matlab 点云最小二乘拟合多项式曲线
matlab RANSAC拟合平面
matlab RANSAC拟合直线
matlab RANSAC拟合空间球
matlab RANSAC拟合空间直线
matlab RANSAC拟合圆柱
2、点云分割
matlab 稀疏点云在线分割
matlab 基于欧氏距离的点云聚类分割
matlab 简单形态滤波(SMRF)算法地面分割
matlab 点云k均值聚类
matlab 点云密度聚类
matlab 点云沿坐标轴进行等距切片
matlab 基于投影点密度的建筑物立面提取
五、 点云重建
matlab 显示曲面网格
matlab 泊松曲面重建法
matlab 球旋转曲面重建法
matlab 二维或三维三角剖分
matlab 将三角剖分结果保存为STL文件
matlab 点云构建Delaunay三角网
matlab 受约束的 Delaunay 三角剖分
matlab Delaunay 三角剖分内的查询点
matlab 点云alphaShape曲面重构
matlab 计算点云凸包
matlab 点云边界提取
六、点云配准
1、粗配准
matlab 点云粗配准(1)-- 计算FPFH并可视化
matlab 点云粗配准(2)-- 根据FPFH特征查找匹配点对(Fast Global Registration算法的部分实现)
matlab 点云粗配准(3)-- 可视化匹配点对
matlab 点云粗配准(4)-- 根据FPFH特征实现点云粗配准
matlab 点云粗配准(5)-- 利用ISS关键点与FPFH特征的点云配准
matlab 点云粗配准(6)-- FGR快速全局配准
matlab 点云配准--相位相关法实现点云配准
2、精配准
matlab ICP实现点云精配准
matlab NDT实现点云精配准
matlab CPD算法实现点云精配准
matlab 点云精配准(1)--point to point ICP(点到点的ICP)
matlab 点云精配准(2)--point to plane ICP(点到面的ICP)
matlab 点云精配准(3)--Trimmed ICP
matlab 点云精配准(4)--基于ISS关键点的ICP配准算法
matlab 三维点云配准与拼接
3、计算配准精度
matlab 点云配准--计算配准精度
4、点云变换
matlab 点云配准--点云变换
matlab 点云配准--三维变换
matlab 点云配准--SVD分解求变换矩阵
matlab 点云配准--四元数法求变换矩阵
matlab 点云配准--自定义旋转矩阵
matlab 大场景点云水平面校准
matlab 点云镜像变换
5、特征、描述
matlab 二进制形状描述子
matlab 计算点云法向量并可视化
matlab 角度制与弧度制的相互转换
matlab 构建点云的AABB包围盒
matlab PCA构建点云OBB包围盒
matlab 计算点云的面状指数
matlab ISS关键点提取
七、 点云与图像
matlab 将图像信息融合到激光雷达点云
matlab 检测点云中指定尺寸的矩形平面
matlab 将激光雷达点云数据投影到图像坐标系上
matlab 点云转二值图像
matlab 点云轮廓边缘检测
matlab 使用点云创建数字地面模型DSM
matlab 使用点云创建数字高程模型DEM
matlab 格网法计算点云的占地面积
matlab 计算机载点云的密度
八、 点云可视化
matlab 点云可视化(1)--pcshow()函数可视化单个点云
matlab 点云可视化(2)--pcshowpair()可视化两点云之间的差异
matlab 点云可视化(3)--动态可视化点云
matlab 点云可视化(4)--可视化点云包围框
matlab 点云可视化(5)--可视化多个点云
九、 点云深度学习
matlab点云深度学习(1)-- 无序点云转有序点云
十、 基础操作
matlab 计算点云的质心
matlab 点云去质心
matlab 计算点云的曲率
matlab 计算点云的面状指数 参考技术A 点云（Point Cloud），在逆向工程中由测量仪器获取物体表面的点的集合。

每个点云的属性主要包含：三维坐标（xyz）、强度信息（intensity）、颜色（RGB）等信息。

点云的格式包含：las、txt、pcd、ply、pts、xyz等多种格式。

3 点云数据的特点

①数据量大：采样频率高，可以在几秒内获取成千上万的点。

②数据分布不均匀：数据点密度随着离扫描仪器的距离增加而下降，且分布离散。

4 如何获取点云？

激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR），全称激光探测与测距系统，是主动遥感的一种，由传感器向外发射激光，得到传感器与目标物体之间的传播距离，可分析目标地物表面的反射能量大小与反射波普幅度、频率、相位等信息，对目标定位信息进行精确解算，从而得到目标地物的三维结构信息。常见的商用仪器包含：莱卡（Leica）、瑞格（RIEGL）等。———————《激光雷达森林生态应用——理论、方法及实例》

5 可以在什么软件上加载点云？

免费软件：

CloudCompare，又称为CC，下载地址：CloudCompare - Downloads
点云魔方（PCM），微信公众号：PCM与点云处理，可以下载。

可以实现点云加载、显示、保存、栅格化、以及林业、电力线相关方面的技术实现。

商业软件：

Lidar360，Global Mapper等。

6 点云可以用来干什么？

①可以在农林业上做参数提取、生态分析、建模等。

②在建筑建模、片面分割与分析。

③文物、古建筑的建模、修复与保存。

④数字高程模型的建立与地形分析。

⑤公路与道路的测量与扩建。

⑥电力线的巡检。

点云密度
1 什么是点云密度？

点云密度（Point Cloud Density），是点云的重要属性特征，反应激光点云的空间分布及密集程度，即可以直接反应目标地物的空间分布特点。和遥感影像一样，更多的点（密度高）意味着更高的分辨率，具有更多的信息，较少的点（密度低）意味着信息较少，将会影响信息的提取与处理。

2 点云密度有什么用？

点云密度越大，越可以反应设备的先进性，可以保留更多的地物细节，可以更精确的描述地物的空间特征，这对于地物信息提取、分析具有较大的优势。较少的密度则相反，提取的地物信息可能受损。除此之外，密度过大也意味着数据量很大，也在一定程度上会造成数据冗余，信息冗余，造成数据处理困难等麻烦。

3 计算点云密度

具《GB/T 36100—2018 机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法-规范》中解读，点云密度为单位面积所具有点的数量，其计算方式如下：

其中ρ 表示点云密度，单位：个/m2；

n为点云总个数；

为第i个水域内点云的个数，单位：个；
A为样地面积，单位：m2；

m为水域个数，单位：个；

为第i个水域面积，单位：m2。
在已知的文献中表明，当点云的密度>3个/平方米，称为高密度，反之则为低密度，<3个/平方米，又称为稀疏型点云数据。————魏金龙,李明阳,赵邑晨,李超,李盈昌.基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测[J].西北林学院学报,2021,36(02):164-171. 参考技术B MATLAB中的点云处理工具箱是R2020a版本之后推出的，因此只有R2020a版本及以上的版本才可以使用点云处理工具箱。