Считывание данных облака точек в рабочее пространство.

ptCloud = pcread('teapot.ply');

Определите кубовидную окупаемость инвестиций в диапазоне координат x, y и z облака входных точек.

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

Найдите индексы точек, лежащих в пределах кубовидной окупаемости инвестиций.

indices = findPointsInROI(ptCloud,roi);

Выберите точки, лежащие внутри кубовидной окупаемости инвестиций, и сохраните их как объект-облако точек.

ptCloudB = select(ptCloud,indices);

Отображение входного облака точек и облака точек в пределах указанной окупаемости инвестиций.

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 внутри кубовидной окупаемости инвестиций в организованных данных облака точек с помощью матрицы проекции камеры. Вычислите матрицу проекции камеры из выбранных точек данных облака точек и их соответствующих координат точек изображения.

Загрузка упорядоченных данных облака точек в рабочее пространство. Облако точек генерируется с помощью датчика глубины Kinect.

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

Укажите размер шага для выборки данных облака точек.

stepSize = 100;

Выполните выборку входного облака точек и сохраните отобранные координаты 3-D точек как объект облака точек.

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

Удалите недопустимые точки из выбранного облака точек.

[tempPtCloud,validIndices] = removeInvalidPoints(tempPtCloud);

Получение 3-D координат точек мира из облака входных точек.

worldPoints = tempPtCloud.Location;

Найдите координаты 2-D изображения, соответствующие координатам точек 3-D облака входных точек.

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

Оценка матрицы проекции камеры по изображению и координатам мировой точки.

camMatrix = estimateCameraMatrix(imagePoints,worldPoints);

Укажите кубовидную ROI в диапазоне координат x, y и z облака входных точек.

roi = [0.3 0.7 0 0.4 0.1 0.3];

Найдите индексы данных облака точек, которые находятся в пределах cuboid ROI.

indices = findPointsInROI(ptCloud,roi,camMatrix);

Использование метода облака точек select для получения данных облака точек точек в пределах ROI.

ptCloudB = select(ptCloud,indices);

Отображение облака входных точек и точек внутри кубовидной окупаемости инвестиций.

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