点云密度计算

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了点云密度计算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.计算点云最近点的平均距离(点云的平均距离)http://pointclouds.org/documentation/tutorials/correspondence_grouping.php

 1 double computeCloudResolution (const pcl::PointCloud<PointType>::ConstPtr &cloud)
 2 {
 3   double res = 0.0;
 4   int n_points = 0;
 5   int nres;
 6   std::vector<int> indices (2);
 7   std::vector<float> sqr_distances (2);
 8   pcl::search::KdTree<PointType> tree;
 9   tree.setInputCloud (cloud);
10 
11   for (size_t i = 0; i < cloud->size (); ++i)
12   {
13     if (! pcl_isfinite ((*cloud)[i].x))
14     {
15       continue;
16     }
17     //Considering the second neighbor since the first is the point itself.
18     nres = tree.nearestKSearch (i, 2, indices, sqr_distances);
19     if (nres == 2)
20     {
21       res += sqrt (sqr_distances[1]);
22       ++n_points;
23     }
24   }
25   if (n_points != 0)
26   {
27     res /= n_points;
28   }
29   return res;
30 }

 

以上是关于点云密度计算的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

[CC]点云密度计算

使用 PDAL 的点云密度可视化

Matlab 一种计算植物面积密度的新方法(论文复现:凸包法)

点云的滤波

matlab那个版本可以进行点云

极地立体投影中的Python点密度图