【三维点云处理】顶点、面片、邻接矩阵、邻接距离矩阵以及稀疏存储概念

news/2024/5/19 23:33:10/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_42437577/article/details/131897034

文章目录

    • vts和faces基础知识
      • vertices-节点(3是点的三维坐标)
      • faces-面片(3是构成三角形面片的3个点)
    • 邻接矩阵
    • 邻接距离矩阵(NN=500)
    • 稀疏矩阵

vts和faces基础知识

vertices-节点(3是点的三维坐标)

Double类型的矩阵。用来存放所有构成mesh的节点,假设该mesh由N个三维节点构成,那么vertices就是一个N*3的矩阵,vertices(i, j) 表示了第i个节点第j维的坐标。

faces-面片(3是构成三角形面片的3个点)

Integer类型的矩阵。用来存放节点之间的连接关系。每一个面都由三个节点连接成的三角形构成,假设该mesh由M个三角面片构成,那么faces就是一个M*3的矩阵,faces(i, j)表示了构成第i个面片第j个角的节点序号。
在这里插入图片描述

邻接矩阵

  • 每个面片都是一个小三角形,因此每个面片都可以延伸出来三条边
  • 所以边的数量 = 面片数量 × 3
  • 邻接矩阵的size为:边的数量
eg.
(0,1) 1
(0,15) 1
(0,66) 1
...
...
...

邻接距离矩阵(NN=500)

  • 实际上是计算离每个点最近的500个距离(NN是聚类中心的个数)
  • 邻接距离矩阵的size为:点的数量 × NN
eg.
(0,66) 0.0102
(0,71) 0.0106
(0,67) 0.0200
...
...
...

稀疏矩阵

  • 最终,将邻接距离矩阵转化为稀疏矩阵的存储格式即可
  • 注意:如果使用lil格式,在调用shortest_path函数可能出现list和int类型不能比较的错误!(解决方法是采用csr格式存储!)

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