基于法向量的点云数据精简算法matlab仿真

根据读取文献，自己写的一个基于法向量的点云数据精简的算法，写的比较简单，有注释也通俗易懂。可以更改REM7的取值(0<REM7<=1),来调整精简比例。

P0 = load（‘surfacewithnormal.txt‘）;
XX=P0;
figure（1）;
quiver3（P0（:1）P0（:2）P0（:3）-P0（:4）-P0（:5）-P0（:6）‘r‘）;
hold on;
plot3（XX（:1）XX（:2）XX（:3）‘b.‘）;
P1=[XX（:1）XX（:2）XX（:3）];
P2=[XX（:1）XX（:2）XX（:3）];
n=size（XX1）;
%最近邻的8个点
idx=knnsearch（P1P2‘k‘9）;
o=0;
%计算V‘的值
for i = 1:n
    for j = 2:9
        a=[XX（i4）XX（i5）XX（i6）];
        b=XX（idx（ij）:）;
        b1=[b（:4）b（:5）b（:6）];
        al=abs（dot（ab1））;
        o=o+al;
    end
    Z（i）=1-（o/8）;
    o=0;
end
Z=Z‘;
%对V‘分类
lei1=0lei2=0lei3=0lei4=0lei5=0lei6=0lei7=0;
for i=1:n
    if（Z（i）>=0&&Z（i）<0.003）
        lei1=lei1+1;
        class1（lei1:）=P1（i:）;
    end
    if（Z（i）>=0.003&&Z（i）<0.004）
          lei2=lei2+1;
          class2（lei2:）=P1（i:）;
    end
    if（Z（i）>=0.004&&Z（i）<0.008）
          lei3=lei3+1;
          class3（lei3:）=P1（i:）;
         % class3（lei3:）=P0（i:）;
    end
    if（Z（i）>=0.008&&Z（i）<0.016）
          lei4=lei4+1;
          class4（lei4:）=P1（i:）;
    end
     if（Z（i）>=0.016&&Z（i）<0.032）
          lei5=lei5+1;
          class5（lei5:）=P1（i:）;
     end
     if（Z（i）>=0.032&&Z（i）<0.064）
          lei6=lei6+1;
          class6（lei6:）=P1（i:）;
     end
     if（Z（i）>=0.064&&Z（i）<=1）
          lei7=lei7+1;
          class7（lei7:）=P1（i:）;
     end
end
%按照分类类别进行精简
%class7的采样比列REM（7）为0.9
SIMall=0.2REM（7）=0.9;
for i = 1:6
    REM（i）=REM（7）*[（2*i-1）/13];
end
 %确定抽样比列
 for i =1:7
     sample（i）=fix（1/（REM（i）））;
 end
class1=class1（1:sample（1）:end:）;
class2=class2（1:sample（2）:end:）;
class3=class3（1:sample（3）:end:）;
class4=class4（1:sample（4）:end:）;
class5=class5（1:sample（5）:end:）;
class6=class6（1:sample（6）:end:）;
class7=class7（1:sample（7）:end:）;
%把七个类别加起来
classlater=[class1;class2;class3;class4;class5;class6;class7];
%显示精简后的模型
figure（2）;
plot3（classlater（:1）classlater（:2）classlater（:3）‘b.‘）;
%hold on;
%quiver3（P0（:1）P0（:2）P0（:3）P0（:4）P0（:5）P0（:6）‘r‘）
save P1.txt classlater -ascii;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     575738  2018-04-24 15:00  surfacewithnormal.txt

     文件       2075  2018-11-02 10:07  normal.m

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