Извлечение функций на основе собственных значений из сегментов облака точек
извлекает функции на основе собственных значений из облака точек с помощью меток, features
= extractEigenFeatures(ptCloud
,labels
)labels
, которые соответствуют сегментированному облаку точек.
Функции, основанные на собственном значении, характеризуют геометрические функции сегментов облака точек. Эти функции могут использоваться в приложениях одновременной локализации и картографии (SLAM) для обнаружения замыкания цикла и локализации в целевой карте.
возвращает функции, основанные на собственном значении, из сегментов облака точек features
= extractEigenFeatures(segmentsIn
)segmentsIn
. Используйте этот синтаксис для упрощения выбора определенных сегментов в скане облака точек для локального извлечения локальных признаков.
[
дополнительно возвращает сегменты, извлеченные из входа облака точек с помощью любой комбинации аргументов из предыдущих синтаксисов. Используйте этот синтаксис, чтобы облегчить визуализацию сегментов.features
,segmentsOut
] = extractEigenFeatures(___)
[1] Weinmann, M., B. Jutzi, and C. Mallet. Semantic 3D Scene Interpretation: A Framework Combining Optimal Neighborhood Size Selection With Required функции ссылка). ISPRS Анналы фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственных информационных наук II-3 (7 августа 2014): 181-88. https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-3-181-2014.
extractFPFHFeatures
| pcmatchfeatures
| pcsegdist
| pcshowMatchedFeatures
| scanContextDescriptor
| segmentLidarData