Matlab ISS-Schlüsselpunktanalyse: Punktwolkenverarbeitung und Merkmalsextraktion
Überblick
Eine Punktwolke ist eine Datenstruktur, die zur Darstellung der Oberfläche eines dreidimensionalen Objekts verwendet wird. Sie besteht aus einer großen Anzahl von Punkten, und jeder Punkt enthält räumliche Koordinaten und andere mögliche Attributinformationen. In der Computer Vision und Robotik werden Punktwolken häufig für Aufgaben wie 3D-Rekonstruktion, Objekterkennung und -erkennung verwendet. ISS (Intrinsic Shape Signatures) ist ein häufig verwendeter Algorithmus zur Beschreibung von Punktwolkenmerkmalen, der die Schlüsselpunkte des Objekts durch Analyse der Krümmungs- und Normalinformationen der Punktwolke extrahiert.
In diesem Artikel werden die Verwendung von Matlab zum Extrahieren von ISS-Schlüsselpunkten und die damit verbundenen Methoden zur Punktwolkenverarbeitung vorgestellt.
Laden und Visualisieren von Punktwolken
Zuerst müssen wir die Punktwolkendaten laden und visualisieren. In Matlab können PointCloud-Objekte zur Darstellung von Punktwolkendaten verwendet werden. Der folgende Code zeigt, wie eine Punktwolkendatei geladen und eine einfache Visualisierung durchgeführt wird:
pcdFilePath = 'point_cloud.pcd'; % 点云文件路径
pc = pcread(pcdFilePath); % 加载点云数据
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