本文主要是介绍点云处理中阶 Sampling，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
一、什么是点云Sampling
二、示例代码
1、下采样 Downsampling
2、均匀采样
3、上采样
4、表面重建
一、什么是点云Sampling
点云处理中的采样（sampling）是指从大量点云数据中选取一部分代表性的数据点，以减少计算复杂度和内存使用，同时保留点云的几何特征和重要信息。常见的点云采样方法有以下几种：
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随机采样（Random Sampling）：
- 从原始点云中随机选择一定比例的点。
- 优点：简单快速。
- 缺点：可能会丢失重要的几何特征，采样结果不稳定。
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体素网格下采样（Voxel Grid Downsampling）：
- 将点云划分为固定大小的立方体网格（体素），然后在每个体素中用一个代表点（如体素中心或体素内点的平均值）来代替该体素内的所有点。
- 优点：能有效保留点云的整体结构和几何特征，结果较稳定。
- 缺点：可能会丢失细节信息，分辨率依赖于体素大小。
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均匀采样（Uniform Sampling）：
- 在点云表面上进行均匀采样，确保采样点在空间上均匀分布。
- 优点：采样点分布均匀，适用于需要均匀点间距的应用。
- 缺点：实现较复杂，计算成本较高。
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