Найдите самых близких соседей точки в облаке точек
[indices,dists] = findNearestNeighbors(ptCloud,point,K)
[indices,dists] = findNearestNeighbors(ptCloud,point,K,camMatrix)
[indices,dists] = findNearestNeighbors(___,Name,Value)
[
возвращает соседей K-nearest точки запроса в облаке точки ввода. Облако точки ввода может быть неорганизованными или организованными данными об облаке точек. Соседи K-nearest точки запроса вычисляются при помощи основанного на Kd-дереве алгоритма поиска. indices
,dists
] = findNearestNeighbors(ptCloud
,point
,K
)
[
возвращает соседей K-nearest точки запроса в облаке точки ввода. Облако точки ввода является организованными данными об облаке точек, сгенерированными камерой глубины. Соседи K-nearest точки запроса определяются с помощью быстро аппроксимированный соседний алгоритм поиска K-nearest. Функция использует матрицу проекции камеры indices
,dists
] = findNearestNeighbors(ptCloud
,point
,K
,camMatrix
)camMatrix
, чтобы знать отношение между смежными точками и следовательно, ускоряет самый близкий соседний поиск. Однако результаты имеют более низкую точность по сравнению с основанным на Kd-дереве подходом.
Эта функция только поддерживает организованные данные об облаке точек, произведенные датчиками RGB-D.
Можно использовать estimateCameraMatrix
, чтобы оценить матрицу проекции камеры для данных данных об облаке точек.
[
задает опции с помощью одного или нескольких аргументов значения имени в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах.indices
,dists
] = findNearestNeighbors(___,Name,Value
)
[1] Muja, M. и Дэвид Г. Лоу. "Быстро Аппроксимируйте Самых близких Соседей с Автоматической Настройкой Алгоритма". На Международной конференции VISAPP по вопросам Теории Компьютерного зрения и Приложений. 2009. стр 331–340.