Считайте данные облака точек в рабочую область.

ptCloud = pcread('teapot.ply');

Задайте кубоидную информацию только для чтения в область значений координат x, y и z входа облака точек.

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

Найдите индексы точек, которые находятся в кубоидном информация только для чтения.

indices = findPointsInROI(ptCloud,roi);

Выберите точки, которые находятся в пределах кубоидного информация только для чтения и хранятся как объект облака точек.

ptCloudB = select(ptCloud,indices);

Отобразите вход облако точек и облако точек в пределах заданной информации только для чтения.

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 пределах кубоидного информация только для чтения 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);

Получите координаты точки 3-D мира из облака входных 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);

Задайте кубоидный информация только для чтения в области значений координат x, y и z входного облака точек.

roi = [0.3 0.7 0 0.4 0.1 0.3];

Найдите индексы данных облака точек, которые находятся в кубоидном информация только для чтения.

indices = findPointsInROI(ptCloud,roi,camMatrix);

Используйте метод облака точек select для получения данных облака точек в информацию только для чтения.

ptCloudB = select(ptCloud,indices);

Отобразите облако входных точек и точки в кубоидном информация только для чтения.

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