最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣(Farthest Point Sampling)
這里我們來(lái)單獨(dú)看一下調(diào)用代碼，這里可以看到PCL中支持直接調(diào)用farthest_sampling這個(gè)函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣。

最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣(Farthest Point Sampling)是一種非常常用的采樣算法，由于能夠保證對(duì)樣本的均勻采樣，被廣泛使用，像3D點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)框架中的PointNet++對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行FPS采樣再聚類作為感受野，3D目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)VoteNet對(duì)投票得到的散亂點(diǎn)進(jìn)行FPS采樣再進(jìn)行聚類，6D位姿估計(jì)算法PVN3D中用于選擇物體的8個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行投票并計(jì)算位姿。FPS算法原理：

1、輸入點(diǎn)云有N個(gè)點(diǎn)，從點(diǎn)云中選取一個(gè)點(diǎn)P0作為起始點(diǎn)，得到采樣點(diǎn)集合S={P0}；

2、計(jì)算所有點(diǎn)到P0的距離，構(gòu)成N維數(shù)組L，從中選擇最大值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)作為P1，更新采樣點(diǎn)集合S={P0，P1}；

3、計(jì)算所有點(diǎn)到P1的距離，對(duì)于每一個(gè)點(diǎn)Pi，其距離P1的距離如果小于L[i]，則更新L[i] = d(Pi, P1)，因此，數(shù)組L中存儲(chǔ)的一直是每一個(gè)點(diǎn)到采樣點(diǎn)集合S的最近距離；

3、選取L中最大值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)作為P2，更新采樣點(diǎn)集合S={P0，P1，P2}；

4、重復(fù)2-4步，一直采樣到N’個(gè)目標(biāo)采樣點(diǎn)為止。

std::vector< pcl::PointCloud< pcl::PointXYZ >> input_point_clouds(1);
  std::vector< pcl::PointCloud< pcl::PointXYZ >> output_point_clouds;


  ASSERT_NE(pcl::io::loadPLYFile< pcl::PointXYZ >(STR(INPUT_POINT_CLOUD_PATH),
            input_point_clouds[0]), -1) < < "Couldn't read file test point cloud file";
  farthest_sampling::samplePointCloudsCuda(input_point_clouds, output_point_clouds, 4096);
  boost::filesystem::path output_path = STR(OUTPUT_POINT_CLOUD_PATH);
  if (output_path.has_parent_path() && !boost::filesystem::exists(output_path.parent_path()))
  {
    boost::filesystem::create_directories(output_path.parent_path());
  }
  pcl::io::savePLYFile(STR(OUTPUT_POINT_CLOUD_PATH), output_point_clouds[0]);
  ASSERT_EQ(output_point_clouds[0].size(), 4096);