主要内容

提取效果

从点云中提取快速点特征直方图(FPFH)描述子

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句法

特点=提取物（Ptcloudin）
特点=提取物（Ptcloudin，索引）
特点= extractFPFHFeatures (ptCloudIn、行、列)
[___，验证] = extractfpfhfeatures（___）
[___) = extractFPFHFeatures (___、名称、值)

描述

特征= extractFPFHFeatures (ptCloudIn）提取输入点云对象中每个有效点的FPFH描述符。函数将描述符返回为N-By-33矩阵，在哪里N是输入点云中的有效点数。

例子

特征= extractFPFHFeatures (ptCloudIn那指数）提取位于指定线性指标的有效点的FPFH描述符，指数。

特征= extractFPFHFeatures (ptCloudIn那行那柱子）提取输入有组织点云指定的2-D指数的有效点的FPFH描述符ptCloudIn。将这些点的行和列索引指定为行和柱子， 分别。

[___那验证) = extractFPFHFeatures (___）返回已提取FPFH描述符的点云中有效点的线性指标。

[___) = extractFPFHFeatures (___那名称，价值）使用一个或多个名称-值对参数以及前面语法中的任意参数组合指定选项。

描述符的提取可以采用KNN搜索方法、半径搜索方法或两者的结合。这提取效果函数使用KNN搜索方法默认提取描述符。用户可以通过名称值对参数选择提取方法。例如，“NumNeighbors”,8选择knn搜索方法以提取描述符，并在k-collect邻居（knn）搜索方法中将最大邻居数设置为八个。

例子

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打开生活的脚本

将点云数据加载到工作区中。

ptObj = pcread ('茶壶.ply');

向下采样点云数据。

ptcloudin = pcdownsample（ptobj，'gridaverage'，0.05）;

提取指定密钥指数的点的FPFH描述符。

keyinds = [6565 10000];特点=提取物（ptcloudin，keyinds）;

显示点云上的关键点。

ptKeyObj = pointCloud (ptCloudIn.Location (keyInds:),“颜色”0 0 255);图pcshow (ptObj)标题(“点云上的选择指数”)举行在pcshow (ptKeyObj“MarkerSize”, 1000)从

图中包含一个轴。标题为“点云上的选定索引”的轴包含2个散点类型的对象。

在关键点显示提取的FPFH描述符。

图AX1 =子图（2,1,1）;酒吧（特点（1，:)，'facecholor'，[1 0 0]）标题（“选定指数的FPFH描述符”）AX2 =子图（2,1,2）;酒吧（特点（2，:)，'facecholor'，[0 0 1]）LINKAXES（[AX1 AX2]，“xy”）

图包含2个轴。带有标题的轴1具有所选指标的标题FPFH描述符包含类型栏的对象。轴2包含类型栏的物体。

输入参数

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点云，指定为pointCloud对象。

所选点的线性指标，指定为正整数的向量。

数据类型：单身的|双|INT8.|int16|int32|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

在一个有组织的点云中选定点的行索引，指定为一个正整数向量。

这行和柱子载体必须具有相同的长度。

数据类型：单身的|双|INT8.|int16|int32|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

在一个有组织的点云中选定点的列索引，指定为一个正整数向量。

数据类型：单身的|双|INT8.|int16|int32|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

名称-值对的观点

指定可选的逗号分离对名称，价值参数。名称是参数名称和价值是对应的值。名称必须出现在引号内。您可以按如下顺序指定几个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家。

例子:“NumNeighbors”那8.设置k-最近邻(KNN)搜索方法中要考虑的最大邻居数为8。

为KNN搜索方法指定的邻居数，由逗号分隔的对组成“NumNeighbors”一个正整数。

KNN搜索方法计算点云中点与相邻点之间的距离，并将其按升序排序。最近的点被认为是邻居。“NumNeighbors”设置要考虑的邻居数量的上限。

数据类型：单身的|双|INT8.|int16|int32|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

被考虑的RADIUS用于RADIUS搜索方法，指定为包括的逗号分隔对“半径”一个正的实数标量。

RADIUS搜索方法在点周围设置特定半径，并选择给定半径的所有相邻点作为邻居。

数据类型：单身的|双|INT8.|int16|int32|INT64.|uint8.|uint16|UINT32|UINT64

笔记

的值“NumNeighbors”和“半径”名称值对参数，提取效果函数执行KNN搜索方法，然后只选择在给定半径内的集合。

如果指定较大的值“NumNeighbors”和“半径”，内存占用和计算时间增加。

输出参数

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fpfh描述符，作为一个返回N-乘33的实数矩阵。N是函数提取FPFH描述符的有效点数。每列包含点云中有效点的FPFH描述符。另外返回提取点的索引，请使用验证输出参数。

数据类型：双

有效点的线性指标，指定为正整数的向量。矢量仅包含仅函数提取功能的点的索引。

数据类型：双

参考文献

[1] Rusu，Radu Bogdan，Nico Blodow和Michael Beetz。“快速点特征直方图（FPFH）用于3D注册。”在2009年IEEE机器人和自动化国际会议，pp。3212-3217。IEEE，2009。

扩展能力

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

也可以看看

职能

对象

在R2020B中介绍

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