matlab点云均匀网格抽稀自己写

抽稀是对点云数据进行降采样的一种方法，可以有效地减小点云数据的规模，同时保留点云数据的主要特征。在Matlab中，可以使用下面的代码实现点云均匀网格抽稀：

% load point cloud data
data = load('point_cloud_data.txt'); % 读入点云数据，每一行表示一个点

% 设置网格大小
gridSize = 0.1; % 网格大小为 0.1

% 计算网格坐标
minX = min(data(:,1));
maxX = max(data(:,1));
minY = min(data(:,2));
maxY = max(data(:,2));
minZ = min(data(:,3));
maxZ = max(data(:,3));
xRange = minX:gridSize:maxX;
yRange = minY:gridSize:maxY;
zRange = minZ:gridSize:maxZ;
[x,y,z] = meshgrid(xRange,yRange,zRange);

% 将点云数据投射到网格上
idx = round((data(:,1)-minX)/gridSize)+1;
idy = round((data(:,2)-minY)/gridSize)+1;
idz = round((data(:,3)-minZ)/gridSize)+1;
idx(idx<1) = 1;
idy(idy<1) = 1;
idz(idz<1) = 1;
idx(idx>numel(xRange)) = numel(xRange);
idy(idy>numel(yRange)) = numel(yRange);
idz(idz>numel(zRange)) = numel(zRange);
gridIdx = sub2ind(size(x),idy,idx,idz);
pCloud = accumarray(gridIdx,1,size(x));
pCloud = pCloud>0;

% 输出抽稀后的点云数据
[row,col,page] = ind2sub(size(pCloud),find(pCloud));
points = [x(col)', y(row)', z(page)'];

在上面的代码中，我们首先加载点云数据，然后设置网格大小。接下来，我们计算网格坐标，并将点云数据投射到网格上。最后，我们输出抽稀后的点云数据。