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点云数据

1 主成分分析

1.1 Method

1.2 Results

2 表面法线估计

2.1 Method

2.2 Results

3 体素网格下采样

3.1 Method

3.2 Results

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点云数据

常用数据下载（免积分）

1 主成分分析

1.1 Method

        对点云进行主成分分析（PCA）的方法主要有三个步骤：

        (1)通过中心进行归一化：

        (2)计算SVD或相关性：

        (3)主向量是Ur的列向量。(X的特征向量=H的特征向量)。

1.2 Results

2 表面法线估计

2.1 Method

        三维点云的表面法线估计方法主要有三个步骤。

        对于任何一个点P:
        (1)找到它的K最近的邻居，这些邻居定义了一个表面；
        (2)对这些点应用PCA;
        (3)P处的表面法线是PCA的最小特征值对应的特征向量。

2.2 Results

3 体素网格下采样

3.1 Method

        对三维点云进行体素网格下采样的方法主要有六个步骤。

         (1) 计算点集的最小或最大：
                                ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​       

        同理计算出
        (2) 确定体素网格大小r。

        (3) 计算体素网格的维度：
​​​​​​​

        (4) 计算每个点的体素索引。

        (5) 使用哈希函数将每个点映射到中的一个容器。
        (6) 迭代{G_1,G_2,...,G_M}，得到M个点。

3.2 ​​​​​​​Results