介绍

有两种类型的点云:有组织的和无组织的。它们分别描述了以结构化方式存储或以任意方式存储的点云数据。一个有组织点云类似于二维矩阵，其数据分为行和列。根据点之间的空间关系对数据进行划分。因此，有组织的点云的记忆布局与表示的空间布局相关xyz-点的坐标。相比之下,无组织点云由一个三维坐标流组成，每个坐标代表一个点。您还可以根据数据的形状来区分这些点云。有组织的点云米——- - - - - -N- x -3数组，其中三个通道表示x-，y- - - - - -,z-点的坐标。无组织点云米- × 3矩阵，其中米是点云中点的总数。

无组织到有组织的转换

大多数深度学习分割网络，如SqueezeSegv1/v2、RangeNet++和SalsaNext，只处理有组织的点云。此外，将组织点云用于地平面提取和关键点检测方法。这使得有组织的点云转换成为许多Lidar Toolbox™工作流程的重要预处理步骤。

控件将无组织的点云转换为有组织的点云pcorganize函数。底层算法使用球面投影将三维点云数据表示为二维(有组织的)形式。它需要某些相应的激光雷达传感器参数，使用lidarParameters对象，以便转换数据。