Загрузите набор 3-D координатных точек в рабочую область.

load('xyzPoints.mat');

Создайте объект облака точек.

ptCloud = pointCloud(xyzPoints);

Укажите точку запроса и количество ближайших соседей, которые будут идентифицированы.

point = [0,0,0];
K = 220;

Получите индексы и расстояния K ближайших соседних точек.

[indices,dists] = findNearestNeighbors(ptCloud,point,K);

Отобразите облако точек. Постройте график точки запроса и их ближайших соседей.

figure
pcshow(ptCloud)
hold on
plot3(point(1),point(2),point(3),'*r')
plot3(ptCloud.Location(indices,1),ptCloud.Location(indices,2),ptCloud.Location(indices,3),'*')
legend('Point Cloud','Query Point','Nearest Neighbors','Location','southoutside','Color',[1 1 1])
hold off

Найдите ближайших К соседей точки запроса в данных организованного облака точек с помощью матрицы проекции камеры. Вычислите матрицу проекции камеры из выборочных точек данных облака точек и их соответствующих координат точки изображения.

Загрузите организованные данные облака точек в рабочую область. 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;

Дискретизируйте входное облако точек и сохраните выбранные координаты точек 3-D как объект облака точек.

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

Удалите недопустимые точки из выборочного облака точек.

[tempPtCloud,validIndices] = removeInvalidPoints(tempPtCloud);

Задайте 3-D мировых координат точки входного облака точек.

worldPoints = tempPtCloud.Location;

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

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

Оцените матрицу проекции камеры из изображения и мировых координат точки.

camMatrix = estimateCameraMatrix(imagePoints,worldPoints);

Укажите точку запроса и количество ближайших соседей, которые будут идентифицированы.

point = [0.4 0.3 0.2];
K = 20;

Найти индексы и расстояния K ближайших соседних точек можно используя матрицу проекции камеры. Используйте метод облака точек select получить данные облака точек ближайших соседей.

[indices,dists] = findNearestNeighbors(ptCloud,point,K,camMatrix);
ptCloudB = select(ptCloud,indices);

Отображение облака точек и ближайших соседей точки запроса.

figure
pcshow(ptCloud)
hold on
pcshow(ptCloudB.Location,'ob')
legend('Point Cloud','Nearest Neighbors','Location','southoutside','Color',[1 1 1])
hold off