Считайте данные об облаке точек в рабочую область.

ptCloud = pcread('teapot.ply');

Задайте ROI кубоида в области значений x, y и z координат облака точки ввода.

roi = [-2 2 -2 2 2.4 3.5];

Найдите индексы точек, которые лежат в ROI кубоида.

indices = findPointsInROI(ptCloud,roi);

Выберите точки, которые лежат в ROI кубоида и хранилище как объект облака точек.

ptCloudB = select(ptCloud,indices);

Отобразите облако точки ввода и облако точек в заданном ROI.

figure
pcshow(ptCloud.Location,[0.5 0.5 0.5])
hold on
pcshow(ptCloudB.Location,'r');
legend('Point Cloud','Points within ROI','Location','southoutside','Color',[1 1 1])
hold off

Найдите точки в ROI кубоида в организованных данных об облаке точек при помощи матрицы проекции камеры. Вычислите матрицу проекции камеры из выбранных точек данных облака точек и их соответствующих координат точки изображений.

Загрузите организованные данные об облаке точек в рабочую область. Облако точек сгенерировано при помощи датчика глубины Kinect.

ld = load('object3d.mat');
ptCloud = ld.ptCloud;

Задайте размер шага для выборки данных об облаке точек.

stepSize = 100;

Выберите облако точки ввода и сохраните выбранные 3-D координаты точки как объект облака точек.

indices = 1:stepSize:ptCloud.Count;
tempPtCloud = select(ptCloud,indices);

Удалите недопустимые точки из выбранного облака точек.

[tempPtCloud,validIndices] = removeInvalidPoints(tempPtCloud);

Получите 3-D мировые координаты точки от облака точки ввода.

worldPoints = tempPtCloud.Location;

Найдите 2D координаты изображений, соответствующие 3-D координатам точки облака точки ввода.

[Y,X] = ind2sub([size(ptCloud.Location,1),size(ptCloud.Location,2)],indices);
imagePoints = [X(validIndices)' Y(validIndices)'];

Оцените матрицу проекции камеры от изображения и мировых координат точки.

camMatrix = estimateCameraMatrix(imagePoints,worldPoints);

Задайте ROI кубоида в области значений x, y и z координат облака точки ввода.

roi = [0.3 0.7 0 0.4 0.1 0.3];

Найдите индексы данных об облаке точек, которые лежат в ROI кубоида.

indices = findPointsInROI(ptCloud,roi);

Используйте метод облака точек select, чтобы понять данные об облаке точек в ROI.

ptCloudB = select(ptCloud,indices);

Отобразите облако точки ввода и точки в ROI кубоида.

figure
pcshow(ptCloud)
hold on
pcshow(ptCloudB.Location,'r');
legend('Point Cloud','Points within the ROI','Location','southoutside','Color',[1 1 1])
hold off