Question

我是MATLAB的新手，刚刚开始研究Stereo Vision。在场景的3D立体重建之后，从我获得的点云中，我想忽略所有具有NaN或Inf值的坐标。

为此，我遵循以下程序：

对于尺寸为40 X 40的图像，点云是40 X 40 X 3的矩阵。（3因为3D; X，Y和Z坐标）。

从3D点云（40 X 40 X 3）开始，我得到一个尺寸为1600 X 3的矩阵.3列中的每一列都对应于X，Y和Z坐标

在此步骤中，如果找到任何Inf或NaN元素，我会尝试删除整行。

例如，在连接步骤之后，如果我有矩阵A

A = [1,11,21; NaN，12,22; 3,13，Inf; NaN，14，NaN; 5，Inf，NaN; 6,16,26];

我想要消除所有具有Inf或NaN元素的行。

所以预期的结果是：[1,11,21; 6,16,26];

由于我将使用尺寸为4000 X 3000的图像，我想要一种非常快速有效的方法。

我这样做是为了在我获得的点云中拟合平面（最合适）。拟合平面的函数不采用Inf和NaN值。因此，即使找到一个NaN值，也必须消除所有相应的X，Y和Z坐标。

除了目前我正在做的事情之外，如果有更好的方法，请通知。

谢谢=）

Answer 1

对于1600 x 3大小的重新塑造A，您可以使用此< - p>

A(~any(isinf(A) | isnan(A),2),:)

如果要删除的行数很小，您可以直接删除它们以获得更好的性能 -

A(any(isinf(A) | isnan(A),2),:) = [];

Answer 2

我认为最简单的方法是使用isnan（A）和isinf（A）函数来查找NaN和Infs。这个解决方案适用于大型矩阵（我个人使用这种解决方案的矩阵比你的大）。试试：

rowstoremove = (sum(isnan(A),2) ~= 0) | (sum(isinf(A),2) ~= 0);
A(rowstoremove,:) = [];

这应该可以解决问题。

Answer 3

matlab中也提供了

removeInvalidPoints功能，可以删除带有Inf或NaN坐标的点。您可以在此处查看：http://www.mathworks.com/help/vision/ref/pointcloud.removeinvalidpoints.html

由于这些要点正在考虑点云中的噪声，因此更好的方法是去噪。因为除了NaN和Inf坐标之外，您还可以从数据中删除异常值。 pcdenoise可以用来做到这一点。但是你应该将你的数据转换为matlab的pointCloud对象（你可以使用pointCloud函数来实现）。点击此处获取更多信息：http://www.mathworks.com/help/vision/ref/pcdenoise.html

以最快的方式删除Point Cloud中的Inf和NaN值

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