[发明专利]点云数据采样方法、装置、计算机设备及可读存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种点云数据采样方法、装置、计算机设备及可读存储介质，所述方法包括：从待采样数据集中获取初始点云数据；根据预设的初始网格宽度以及所述初始点云数据的三维分布空间的初始边界范围值获取初始网格空间，根据所述初始网格空间对所述初始点云数据进行初采样，并将通过所述初采样得到的目标点云数据存入采样数据集，若所述初采样步骤得到的目标点云数据未存满所述采样数据集，则以循环采样步骤对剩余的点云数据进行循环采样。本申请通过划分网格的方式对点云数据进行采样，并在采样过程中使用循环采样的步骤，能够在提升采样效果的同时使用并行采样算法，有效提升了采样速度。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种点云数据采样方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

现有技术中的格点采样算法和随机采样算法，点云数据中各点之间不存在约束关系。在采样效果上，上述方法无法保证采样后数据在空间的分布均匀性，无法满足大部分点云应用需求。

现有技术中的均匀采样算法和几何采样算法，利用点云数据之间的几何关系实现点云数据的空间约束，来达到均匀采样的目的，但是上述方法无法有效进行并行化处理，并且单步计算量庞大、总计算量与点云数量的复杂度呈O(N3)关系，因此实现上述采样过程需要耗费的时间较长，且随着点云数量增长，计算时间出现爆炸式增长，不利于算法的实际应用。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种点云数据采样方法、装置、计算机设备及可读存储介质，具体方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种点云数据采样方法，所述方法包括：

从待采样数据集中获取初始点云数据；

根据预设的初始网格宽度以及所述初始点云数据的三维分布空间的初始边界范围值获取初始网格空间，所述初始网格空间覆盖全部初始点云数据；

根据所述初始网格空间对所述初始点云数据进行初采样，并将通过所述初采样得到的目标点云数据存入采样数据集；

判断所述采样数据集中目标点云数据的点数是否大于或等于预设点数阈值；

若所述采样数据集中目标点云数据的点数大于或等于所述预设点数阈值，则输出所述采样数据集；

若所述采样数据集中目标点云数据的点数小于预设点数阈值，则执行循环采样步骤，直至所述采样数据集中目标点云数据的点数等于预设点数阈值。

根据本申请实施例的一种具体实施方式，所述根据预设的初始网格宽度以及所述初始点云数据的三维分布空间的初始边界范围值获取初始网格空间的步骤，包括：

根据预设的初始网格宽度以及所述初始点云数据的三维分布空间的初始边界范围值，计算三维分布空间中三个维度对应的网格数量；

根据各维度的网格数量更新各维度的初始边界范围值，以得到第一目标边界范围值，其中，所述边界范围值包括各维度的边界最小值和边界最大值；

根据各维度的第一目标边界范围值、所述初始网格宽度以及各维度的网格数量划分初始网格空间，以使所述初始网格空间覆盖全部初始点云数据。

根据本申请实施例的一种具体实施方式，所述初始点云数据由多个离散点组成，所述根据所述初始网格空间对所述初始点云数据进行初采样，并将通过所述初采样得到的目标点云数据存入采样数据集的步骤包括：

以所述初始网格空间的各角点为中心，将所述初始网格空间三个维度的第一目标边界范围值双向扩展预设数值，以得到第二目标边界范围值，其中，所述预设数值为初始网格宽度的一半；

根据所述第二目标边界范围值以及初始网格宽度更新所述初始网格空间，以得到目标网格空间；

并行计算所述目标网格空间中各网格内的离散点到所属网格的中心点的欧氏距离；