本申请公开了一种点云采样方法、装置、设备及计算机可读存储介质，获取待采样点云数据，对所述待采样点云数据进行采样，得到初始采样数据；基于所述待采样点云数据对所述初始采样数据进行采样点增补，得到目标采样数据。相对于现有技术中具有较高的算法复杂度与巨大的计算量的采样算法，本申请通过先对待采样点云数据进行初始采样得到初始采样数据，再对初始采样数据进行采样点增补得到目标采样数据，有效降低计算复杂度以及减少采样所需的计算量，进而提高进行点云采样的效率。进而提高进行点云采样的效率。进而提高进行点云采样的效率。
【技术实现步骤摘要】
点云采样方法、装置、设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种点云采样方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]在进行点云采样时，由于点云的海量和无序性，直接采样的处理方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本。一个常用的解决方式就是对点云进行下采样，将对全部点云的操作转换到下采样所得到的点上，以此降低计算量。常用的下采样方法为最远点下采样法，最远点采样是一种较为简单的均匀采样方法。具体方法为：输入点云记为P，采样点集记为Q，采样前，采样点集Q为空。第一步，随机采集点云P中一个种子点放入采样点集Q中。第二步，在点云P中，找一点到集合Q距离最远的点(取点到集合的所有点距离中最小值为点到集合的距离)放入点集Q中。第三步，循环执行第二步，直到点集Q中元素的数量达到下采样数量要求停止。但是，最远点下采样法的算法复杂度高且计算量巨大，导致基于该方法进行点云采样的效率低下。
技术实现思路
[0003]本申请的主要目的在于提供一种点云采样方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决当前进行点云采样的效率低下的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例提供一种点云采样方法，所述点云采样方法包括：获取待采样点云数据，对所述待采样点云数据进行采样，得到初始采样数据；基于所述待采样点云数据对所述初始采样数据进行采样点增补，得到目标采样数据。
[0005]优选地，所述基于所述待采样点云数据对所述初始采样数据进行采样点增补，得到目标采样数据的步骤包括：基于体素网格法对所述待采样点云数据进行数据分割，得到体素点集合；基于所述体素点集合确定待增补采样点；将所述待增补采样点增补至所述初始采样数据，得到目标采样数据。
[0006]优选地，所述基于所述体素点集合确定待增补采样点的步骤包括：基于所述体素网格法对所述体素点集合进行数据分割，得到第一子集合；基于所述体素点集合与所述第一子集合确定待增补采样点。
[0007]优选地，所述基于所述体素点集合与所述第一子集合确定待增补采样点的步骤包括：分别计算所述体素点集合与所述第一子集合的第一主轴方向向量与第二主轴方向向量；根据所述第一主轴方向向量与所述第二主轴方向向量确定待增补采样点。
[0008]优选地，所述根据所述第一主轴方向向量与所述第二主轴方向向量确定待增补采
样点的步骤包括：计算所述第一主轴方向向量与所述第二主轴方向向量的夹角值；将所述夹角值与预设夹角阈值进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果确定待增补采样点。
[0009]优选地，所述根据所述对比结果确定待增补采样点的步骤包括：若所述对比结果为所述夹角值小于所述预设夹角阈值，则剔除所述第一子集合；若所述对比结果为所述夹角值大于或等于所述预设夹角阈值，则保留所述第一子集合；将所述第一子集合作为新的体素点集合并执行基于所述体素网格法对所述体素点集合进行数据分割，得到第一子集合的步骤，直至执行次数达到预设次数阈值，得到相应数量的第二子集合，根据所述第一子集合与所述第二子集合确定待增补采样点。
[0010]优选地，所述对所述待采样点云数据进行采样，得到初始采样数据的步骤包括：对所述待采样点云数据进行数据预处理，得到预处理后的待采样点云数据；基于体素网格法对预处理后的待采样点云数据进行采样，得到初始采样数据。
[0011]为实现上述目的，本申请还提供一种点云采样装置，所述点云采样装置包括：采样模块，用于获取待采样点云数据，对所述待采样点云数据进行采样，得到初始采样数据；增补模块，用于基于所述待采样点云数据对所述初始采样数据进行采样点增补，得到目标采样数据。
[0012]进一步地，为实现上述目的，本申请还提供一种点云采样设备，所述点云采样设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的点云采样程序，所述点云采样程序被所述处理器执行时实现上述的点云采样方法的步骤。
[0013]进一步地，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有点云采样程序，所述点云采样程序被处理器执行时实现上述的点云采样方法的步骤。
[0014]进一步地，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的点云采样方法的步骤。
[0015]本申请实施例提供一种点云采样方法、装置、设备及计算机可读存储介质，获取待采样点云数据，对所述待采样点云数据进行采样，得到初始采样数据；基于所述待采样点云数据对所述初始采样数据进行采样点增补，得到目标采样数据。相对于现有技术中具有较高的算法复杂度与巨大的计算量的采样算法，本申请通过先对待采样点云数据进行初始采样得到初始采样数据，再对初始采样数据进行采样点增补得到目标采样数据，有效降低计算复杂度以及减少采样所需的计算量，进而提高进行点云采样的效率。
[0016]此外，本申请通过对初始采样数据进行采样点增补得到目标采样数据，还可以保留待采样点云数据中包含的几何特征。
附图说明
[0017]图1为本申请点云采样方法实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；图2为本申请点云采样方法第一实施例的流程示意图；图3为本申请点云采样方法第二实施例的流程示意图；
图4为本申请点云采样方法第三实施例的流程示意图；图5为本申请点云采样装置较佳实施例的功能模块示意图。
[0018]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0019]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0020]本申请实施例提供一种点云采样方法、装置、设备及计算机可读存储介质，获取待采样点云数据，对所述待采样点云数据进行采样，得到初始采样数据；基于所述待采样点云数据对所述初始采样数据进行采样点增补，得到目标采样数据。相对于现有技术中具有较高的算法复杂度与巨大的计算量的采样算法，本申请通过先对待采样点云数据进行初始采样得到初始采样数据，再对初始采样数据进行采样点增补得到目标采样数据，有效降低计算复杂度以及减少采样所需的计算量，进而提高进行点云采样的效率。
[0021]此外，本申请通过对初始采样数据进行采样点增补得到目标采样数据，还可以保留待采样点云数据中包含的几何特征。
[0022]如图1所示，图1是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的点云采样设备结构示意图。
[0023]在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
[0024]本申请实施例点云采样设备可以是PC，也可以是平板电脑、便携计算机等可移动式终端设备。
[0025]如图1所示，该点云采样设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线100本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种点云采样方法，其特征在于，所述点云采样方法包括：获取待采样点云数据，对所述待采样点云数据进行采样，得到初始采样数据；基于所述待采样点云数据对所述初始采样数据进行采样点增补，得到目标采样数据。2.如权利要求1所述的点云采样方法，其特征在于，所述基于所述待采样点云数据对所述初始采样数据进行采样点增补，得到目标采样数据的步骤包括：基于体素网格法对所述待采样点云数据进行数据分割，得到体素点集合；基于所述体素点集合确定待增补采样点；将所述待增补采样点增补至所述初始采样数据，得到目标采样数据。3.如权利要求2所述的点云采样方法，其特征在于，所述基于所述体素点集合确定待增补采样点的步骤包括：基于所述体素网格法对所述体素点集合进行数据分割，得到第一子集合；基于所述体素点集合与所述第一子集合确定待增补采样点。4.如权利要求3所述的点云采样方法，其特征在于，所述基于所述体素点集合与所述第一子集合确定待增补采样点的步骤包括：分别计算所述体素点集合与所述第一子集合的第一主轴方向向量与第二主轴方向向量；根据所述第一主轴方向向量与所述第二主轴方向向量确定待增补采样点。5.如权利要求4所述的点云采样方法，其特征在于，所述根据所述第一主轴方向向量与所述第二主轴方向向量确定待增补采样点的步骤包括：计算所述第一主轴方向向量与所述第二主轴方向向量的夹角值；将所述夹角值与预设夹角阈值进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果确定待增补采样点。6.如权利要求5所述的点云采样方法，其特征在于，所述根据所述对比结果确定待增补采样点的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵佳南，黄雪峰，杨超，胡亘谦，吴志浩，
申请(专利权)人：深圳市信润富联数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。