Question

我有一个三维几何形状，我必须将其转换为点云。
结果点云可以被认为等同于从对象的激光扫描输出的点云。
不需要网格生成
产生的点可以是均匀间隔的，也可以是随机间隔的 - 无关紧要
3-D形状可以以3-D数学公式
必须使用MATLAB

Answer 1

如果没有示例，很难回答，但听起来你只想表现montecarlo simulation？

让我们说你的形状是由函数f定义的，你有X，Y限制存储在两个元素向量中，例如xlim = [-10 10]即这个形状的所有可能的x值都在x = -10和x = 10之间，那么如果没有值，我建议你让f返回某种错误代码特定的xy对。我将假设NaN。因此，f(x,y)是您正在编写的函数，如果可以，则返回z，如果不能，则返回NaN

n= 10000;
counter  = 1;
shape = nan(n, 3)
while counter < n
   x = rand*diff(xlim) + mean(xlmin);
   y = rand*diff(ylim) + mean(ylim);
   z = f(x,y)
   if ~isnan(z)
      shape(counter, :) = [x, y, z];
      counter = counter + 1    
   end
end

因此，上面的代码将生成10000（非唯一，但很容易适应）点在您的形状中随机采样。

现在输入后我意识到你的形状实际上并不是那么大，也许你可以统一采样而不是随意：

for x = xlim(1):xstep:xlim(2)
   for y = ylim(1):ystep:ylim(2)
       shape(counter, :) = [x, y, f(x,y)];
   end
end

或者如果你写f进行矢量化（最好）

shape = [(xlim(1):xstep:xlim(2))', (ylim(1):ystep:ylim(2))', f(xlim(1):xstep:xlim(2), ylim(1):ystep:ylim(2));

然后以任何方式

shape(isnan(shape(:, 3), :) = []; %remove the points that fell outside the shape

Answer 2

以下是使用PrimeSense相机中的深度图像创建云图像的代码。

此功能的输入/输出：

-inputs
 depth         -depth map
 topleft       -topleft coordinates of the segmented image in the whole image

-outputs
 pclouds       -3d point clouds

MatLab代码：

depth = double(depth);
% Size of camera image
center = [320 240];
[imh, imw] = size(depth);
constant = 570.3;

% convert depth image to 3d point clouds
pclouds = zeros(imh,imw,3);
xgrid = ones(imh,1)*(1:imw) + (topleft(1)-1) - center(1);
ygrid = (1:imh)'*ones(1,imw) + (topleft(2)-1) - center(2);
pclouds(:,:,1) = xgrid.*depth/constant;
pclouds(:,:,2) = ygrid.*depth/constant;
pclouds(:,:,3) = depth;
distance = sqrt(sum(pclouds.^2,3));

编辑：此来源来自当前文章http://www.cs.washington.edu/rgbd-dataset/software.html

您可以在MatLab和C ++中找到一些您可能感兴趣的其他云功能。

点云生成

2 个答案: