【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

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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。

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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