电商网站有哪些类型,室内装修工人培训班,成都附近旅游景区哪里好玩,网站开发中网页上传和网站发布点云的几何特征是基于一个点周围的邻域对该点周围几何形状的描述。例如#xff0c;位于墙面上的一个点将具有较高的平面度planarity。
基于局部点云的特征值 λ1、λ2 和 λ3 以及特征向量 e1、e2 和e3计算得到的一系列几何特征#xff0c;这些特征用于描述点云中点的局部几…点云的几何特征是基于一个点周围的邻域对该点周围几何形状的描述。例如位于墙面上的一个点将具有较高的平面度planarity。
基于局部点云的特征值 λ1、λ2 和 λ3 以及特征向量 e1、e2 和e3计算得到的一系列几何特征这些特征用于描述点云中点的局部几何特性为后续的轮廓检测提供了重要的依据。
几何特征计算公式Eigenvalue sum λ 1 λ 2 λ 3 \lambda 1 \lambda 2 \lambda 3 λ1λ2λ3Omnivariance ( λ 1 ⋅ λ 2 ⋅ λ 3 ) 1 / 3 (\lambda 1 \cdot \lambda 2 \cdot \lambda 3) ^ {1 / 3} (λ1⋅λ2⋅λ3)1/3Eigenentropy − ∑ i 1 3 λ i ⋅ ln ( λ i ) -\sum _{i1}^3 \lambda i \cdot \ln(\lambda i) −∑i13λi⋅ln(λi)Anisotropy ( λ 1 − λ 3 ) / λ 1 (\lambda 1 - \lambda 3)/\lambda 1 (λ1−λ3)/λ1Planarity ( λ 2 − λ 3 ) / λ 1 (\lambda 2-\lambda 3)/\lambda 1 (λ2−λ3)/λ1Linearity ( λ 1 − λ 2 ) / λ 1 (\lambda 1-\lambda 2)/\lambda 1 (λ1−λ2)/λ1PCA1 λ 1 / ( λ 1 λ 2 λ 3 ) \lambda 1/(\lambda 1 \lambda 2 \lambda 3) λ1/(λ1λ2λ3)PCA2 λ 2 / ( λ 1 λ 2 λ 3 ) \lambda 2/(\lambda 1 \lambda 2 \lambda 3) λ2/(λ1λ2λ3)Surface Variation λ 3 / ( λ 1 λ 2 λ 3 ) \lambda 3/(\lambda 1\lambda 2\lambda 3) λ3/(λ1λ2λ3)Sphericity λ 3 / λ 1 \lambda 3/\lambda 1 λ3/λ1Verticality 1 − ⟨ [ 0 0 1 ] , e 3 ⟩ 1-\left \langle \begin{bmatrix}0 0 1\end{bmatrix} ,e_{3} \right \rangle 1−⟨[001],e3⟩Nx, Ny, NzThe normal vector
