PCL泊松盤采樣具體流程

泊松盤采樣

泊松盤采樣（possion disk sampling）的特點是任何兩個點的距離都不會隔得太近。

比如下圖，左邊是隨機(jī)生成的點，右邊是泊松盤采樣生成的點。

具體流程如下:

1、設(shè)定好兩個點之間最近的距離r，以及采樣點所在空間的維度n，比如2維平面

2、在空間里生成足夠多的網(wǎng)格，保證不接觸的兩個網(wǎng)格之間的點的距離大于r，并且網(wǎng)格數(shù)量足夠多保證每個網(wǎng)格至多只需裝一個采樣點就能滿足采樣數(shù)量。為了最優(yōu)化，一般取網(wǎng)格邊長為r/sqrt{n}。

3、隨機(jī)生成一個點，再創(chuàng)建兩個數(shù)組，第一個是處理數(shù)組，第二個是結(jié)果數(shù)組，即最終的輸出數(shù)組。把這個點放進(jìn)處理數(shù)組中和結(jié)果數(shù)組中。

4、如果處理數(shù)組非空，從中隨機(jī)選擇一個點，如下圖的紅點，并把這個點從處理數(shù)組中刪除。如果處理數(shù)組是空的，直接輸出結(jié)果數(shù)組并結(jié)束算法。

5、設(shè)定最小距離minr，比如r，最大距離maxr，比如2*r。以紅點為中心生成一個圓環(huán)，如下圖灰色圓環(huán)，在這個圓環(huán)中生成一個采樣點，如下圖藍(lán)點。

#include < pcl/surface/poisson.h >
//泊松重建
cout < < "begin poisson reconstruction" < < endl;
Poisson< PointXYZRGBNormal > poisson;
//poisson.setDegree(2);
poisson.setDepth(8);
poisson.setSolverDivide (6);
poisson.setIsoDivide (6);


poisson.setConfidence(false);
poisson.setManifold(false);
poisson.setOutputPolygons(false);


poisson.setInputCloud(cloud_smoothed_normals);
PolygonMesh mesh;
poisson.reconstruct(mesh);