我的点云包含超过100,000个点，我必须减少这种密集的点云。
我的点云是相对于z轴排序的。
我使用简单的数学方法，例如，如果所选点的x = 3，y = 4，z = 5。然后，如果匹配，则与具有此标准（x-x（i）== 0.0001f）的剩余点云进行比较，然后尝试另一点直到点云结束，然后选择最新的点云，这样我就减少了点数云。它为我提供了结果，但没有达到我的期望。
有什么技术可以减少密集点云。
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我应该将此写为评论，但没有足够的代表。
您可以进行奇异值分解。取一个大的长向量X并对其进行SVD分解。绘制获得的奇异值，并查看哪个奇异值具有较高权重，选择那些将为您提供矩阵的最佳排名r的奇异值。因此，您会将原始X矩阵重构为X' = U Sig V，其中每个矩阵都被排名r截断。