pointCloud類是Matlab2015a種新引入的一個類，主要用于3D點云數據的存儲與操作，其具有如下屬性：

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• Location——3D點坐標，數據格式為M*3矩陣或者M*N*3矩陣
• Color——3D點的RGB顏色 信息，數據格式同上
• Normal——3D點的法向量信息，數據格式同上
• Count——3D點的數量
• Xlimits——X坐標大小范圍
• Ylimits——Y坐標大小范圍
• Zlimits——Z坐標大小范圍

針對Location、Color、Normal中數據格式為M*3或者M*N*3矩陣，在這里做一些解釋。

直觀而言，三維坐標具有XYZ屬性，RGB顏色信息具有RGB值三種屬性，法向量則具有XYZ三個方向的向量大小三種屬性。

按理說，M*3矩陣就足以用于表達這些信息。事實上，3D點云中M*3矩陣的表達方式在被稱為“無序點云”， 而M*N*3矩陣的表達方式被稱為“有序點云”。

上圖為RGB顏色信息以M*3格式存儲時的直觀體現。

上圖則為RGB顏色信息以M*N*3格式存儲時的直觀體現。

可以看到，相同的是“3”都是代表R\G\B三個屬性，而無序點云以“列向量中上下之間的相對順序對應點的順序”，而有序點云則以“矩陣中元素的位置關系表示對應點的順序”。

pointCloud類的一些基本方法如下：

• findNearestNeighbors：用于尋找一個點的最近鄰的點
• findNeighborsInRadius：尋找某個距離Radius內的所有近鄰點
• findPointsInROI：尋找ROI中的點，ROI代表region of interest（興趣區域），ROI格式為3*2矩陣[xmin,?xmax;?ymin,?ymax;?zmin,?zmax]
• removeInvalidPoints：去除點云中NaN屬性的點，注：調用該函數后有序點會轉化為無序點
• select：按序號選擇特定的店，根據有序/無序點云格式輸入也不相同

下面給出一個尋找兩片點云最短距離的例子

//創建兩片點云ptCloud1 = pointCloud(rand(100,3,'single'));ptCloud2 = pointCloud(1+rand(100,3,'single'));minDist = inf; //對于ptCloud1中的每一個點，尋找其在ptCloud2中的最近點 for i = 1 : ptCloud1.Countpoint = ptCloud1.Location(i,:);[~,dist] = findNearestNeighbors(ptCloud2,point,1);if dist < minDistminDist = dist;end end

參考：http://cn.mathworks.com/help/vision/ref/pointcloud-class.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab 2015a 中 pointCloud类相关知识的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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