MATLAB 点云密度

算法思路是首先建立kd树，然后找到每个点距离最近的点的距离，对距离求和再求平均即可。

代码如下：

clear all;
close all;
clc;

pc = pcread('rabbit.pcd');
pc = pcdownsample(pc,'random',0.1);　　　%降低一下数据量
pc_point = pc.Location';                %得到点云数据
kdtree = vl_kdtreebuild(pc_point);      %使用vlfeat建立kdtree

dissum = 0;
for i=1:length(pc_point)    
    p_cur = pc_point(:,i);
    [index, distance] = vl_kdtreequery(kdtree, pc_point, p_cur, 'NumNeighbors',2);    %寻找当前点最近的非自身点
    dissum = dissum + sqrt(distance(2));        %距离求和
end

avg = dissum / length(pc_point);