快速点特征直方图（FPFH）描述符（Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptors）

本文主要是介绍快速点特征直方图（FPFH）描述符（Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptors），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！

点要素直方图的理论计算复杂性（见 点要素直方图（PFH）描述）为给定的ñ点组成的点云P是O（NK ^ 2），这里ķ是对在 P中的每个p点邻居的数量。对于实时或接近实时的应用，密集点邻域中的点特征直方图的计算可能代表主要的瓶颈之一。

本教程描述了PFH公式的简化，称为快速点特征直方图（FPFH）（参见Rusu论文以获取更多信息），这样可以降低算法的计算复杂度O（NK），同时仍保留大部分PFH的判别能力。

#理论引入
为了简化直方图特征计算，我们进行如下：

在第一步中， for each query point p_q a set of tuples \alpha, \phi, \theta between itself and its neighbors are computed as described in Point Feature Histograms (PFH) descriptors - this will be called the Simplified Point Feature Histogram (SPFH);
在第二步中，对于每个点，其k个邻居被重新确定，并且相邻的SPFH值被用于对pq的最终直方图（称为FPFH）进行加权，如下所示：
FPFH（\ boldsymbol {p} _q

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