D点云变换及Python实现

最新推荐文章于 2024-09-24 11:00:50 发布
最新推荐文章于 2024-09-24 11:00:50 发布
阅读量166 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 开发语言 点云
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AuSwift/article/details/133241426
点云 专栏收录该内容
120 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了D点云变换的概念，包括平移、旋转和缩放，提供了使用Python和NumPy库实现这些变换的示例代码。通过示例，展示了如何对点云数据进行几何变换，为点云处理和分析提供了基础。

点云是由大量的点组成的三维数据集，常用于三维建模、计算机视觉和机器人等领域。点云变换是对点云数据进行平移、旋转、缩放等操作，以实现对点云的几何变换。本文将介绍D点云变换的概念，并提供使用Python实现点云变换的示例代码。

一、D点云变换的概念
D点云变换是指对三维空间中的点云数据进行平移（Translation）、旋转（Rotation）、缩放（Scaling）等几何变换操作，以实现对点云数据的变换和处理。这些变换可以用于点云对齐、姿态估计、配准等应用中。

具体来说，点云的平移变换是将点云中的每个点沿指定的平移向量进行移动，旋转变换是对点云中的每个点按照指定的旋转角度和旋转轴进行旋转，而缩放变换是对点云中的每个点按照指定的缩放因子进行缩放。

二、点云变换的Python实现
在Python中，我们可以使用NumPy库来进行点云变换的实现。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Python和NumPy库对点云数据进行平移、旋转和缩放变换。

import numpy as np

# 定义点云数据
point_cloud = np.array(
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
使用 Python 实现 Open3D 点云轴角旋转
.
03-30 1073
使用 Python 实现 Open3D 点云轴角旋转点云是三维空间中的一组离散点，通常用于 3D 模型、机器人视觉和自动驾驶等领域。在处理点云时，点云的旋转是一个很重要的操作，可以通过旋转变换使得点云在不同坐标系之间进行转换，从而达到目标识别、建模等效果。本文将介绍如何使用 Open3D 库（Python 接口）实现点云的轴角旋转。
点云平移与旋转操作 - Python中的Open3D点云处理
.
08-15 939
在计算机视觉和图形处理领域，点云是由大量的三维点组成的数据集。然而，对于点云数据进行处理和操作是一项具有挑战性的任务。本文将介绍如何使用Python中的Open3D库实现点云平移和旋转操作。上述代码将点云围绕z轴旋转45度，并以点云的中心作为旋转中心。方法，我们可以方便地对点云数据进行平移和旋转处理。本文介绍了如何使用Python中的Open3D库实现点云平移和旋转操作。点云平移与旋转操作 - Python中的Open3D点云处理。以上代码将弹出一个窗口显示平移和旋转后的点云结果。
CloudCompare——点云变换【2025最新版】
热门推荐
点云侠的博客
09-04 1万+
点云的平移、旋转、缩放、欧拉角、旋转向量、齐次变换等。本文由优快云点云侠原创，首发于：2021年9月4日。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年6月28日。
点云空间变换
ZHZ_111的博客
09-24 413
点云的平移、旋转、缩放提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
Python实现点云投影到平面显示
09-18
点云投影到平面显示是计算机视觉和三...综上所述，Python实现点云投影到平面显示的核心在于坐标变换、非法索引处理和图像创建。通过理解这些概念和技术，我们可以将复杂的三维点云数据转化为易于理解和分析的二维图像。
3D点云变换(平移、旋转、缩放)以及python实现
zhaoguanhua的博客
12-06 6229
旋转、平移、缩放
open3d python 使用齐次变换矩阵来实现点云空间变换
linux_huangyu的博客
09-06 491
在Open3D中，虽然直接提供了translate和scale等函数来方便地进行点云的空间变换，但你也可以使用齐次变换矩阵（Homogeneous Transformation Matrix）来实现更复杂的空间变换，包括平移、旋转和缩放。齐次变换矩阵是一个4x4的矩阵，它可以同时表示旋转、缩放和平移。以下是如何在Open3D中使用Python和齐次变换矩阵来实现点云的空间变换的步骤：1. 创建齐次变换矩阵首先，你需要根据所需的变换（旋转、缩放和平移）来构建齐次变换矩阵。
点云格式转换
konglingshneg的博客
10-18 5356
https://blog.youkuaiyun.com/xs1997/article/details/78008353
《点云处理》 点云刚体变换
dyk4ever的博客
12-17 887
点云处理之点云刚体变换
python实现一个点绕另一个点旋转后的坐标
09-18
今天小编就为大家分享一篇python实现一个点绕另一个点旋转后的坐标，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
点云的刚性变换[微记]
余弦的专栏
11-12 1531
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PCDReader reader; if (pcl::io::loadPCDFile("D:\\desktop_tempfile\\pcd\\apple_0.pcd", *cloud)) {
两点云坐标点的转化
qq_36501182的博客
12-06 3689
两点云坐标点的转化 两点云坐标点的转化，就是把一个点云从自己的坐标系变换到另一个坐标系，配准，拼接都用得到。有点类似相机和激光外参的标定（将激光坐标系转换到相机的坐标系。都是Ｒt变换）。 （１）基本知识 R为旋转矩阵，X为原始点，t为平移量，X'为变换后的点（目标点） R*X+t=X'  （Ｒt*X=X'） 但是所求Ｒt矩阵用一个矩阵表示如下：  /* Reminder:
点云旋转平移实现——Python Open3D点云旋转
MrybHtml的博客
09-27 566
近年来，随着三维点云数据在计算机视觉、机器人学和自动驾驶等领域的广泛应用，对点云数据进行旋转和平移成为了常见的需求。你可以根据实际需求修改旋转矩阵和平移向量，以及点云数据的生成方式，从而实现更复杂的点云操作。函数先将点云数据与旋转矩阵相乘，得到旋转后的点云数据，然后再加上平移向量，得到最终的旋转平移后的点云数据。函数对点云数据进行旋转和平移，并使用Open3D的可视化功能将旋转平移前后的点云数据进行可视化。在主函数中，我们首先生成一个随机的点云数据，然后定义旋转矩阵和平移向量。表示待旋转和平移的点云数据，
点云旋转（附open3d python代码）
三维点云技术探索
12-01 967
点云的旋转可以使用欧拉角，也可以使用旋转矩阵，或者四元数。
点云旋转平移（三）—python open3d点云旋转
叶子的博客
04-26 1万+
点云旋转平移介绍，请参考上一节：点云旋转平移（一）—基础知识介绍_Coding的叶子的博客-优快云博客。本节所使用的示例pcd点云文件请参考：pcd格式点云样例文件-深度学习文档类资源-优快云下载。open3d中点云的平移函数为rotate。其函数原型如下所示： 第二个参数是旋转中心，即围绕哪个点进行旋转。如果不指定center的值，默认为点云质心。围绕质心旋转后的点云质心保持不变，可以通过下面的get_center()来定义。 第一个参数R是旋转矩阵。open3
【2025最新版】Open3D 点云旋转的轴角表示法和罗德里格斯公式应用（python详细过程版）
点云侠的博客
10-30 957
点云旋转的轴角表示法和罗德里格斯公式应用（python详细过程版）博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月22日。
点云旋转算法实现——围绕指定点旋转
CyberJolt的博客
08-13 533
本文介绍了一种点云绕任意点旋转的编程算法，并提供了相应的Python源代码实现。通过将旋转角度转换为旋转矩阵，并对点云坐标进行矩阵乘法运算，可以实现点云的旋转操作。在点云处理中，对点云进行旋转操作是一项常见的需求。本文将介绍一种点云绕任意点旋转的编程算法，并提供相应的源代码实现。点云绕任意点旋转的基本原理是通过欧拉角（roll、pitch和yaw）来描述旋转的姿态，并将欧拉角转换为旋转矩阵。然后，通过矩阵乘法将旋转矩阵与点云坐标进行相乘，实现点云的旋转。点云旋转算法实现——围绕指定点旋转。
点云平移（附open3d python代码）
三维点云技术探索
12-01 518
【代码】点云平移（附open3d python代码）
（Coherent Point Drift）CPD点云配准算法python实现
最新发布
12-23
Coherent Point Drift (CPD) 算法是一种经典的非刚体点云配准方法，它通过迭代优化来找到两个不同时刻或空间下的点云之间的最优变换（旋转和平移），使得点对之间的距离分布尽可能一致。在Python中实现CPD通常需要结合一些科学计算库，如NumPy、SciPy和Open3D等。 以下是CPD算法在Python中简单实现的一个概述： 1. **导入所需库**：首先需要导入必要的数学和计算机视觉库。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize from open3d import o3d ``` 2. **数据准备**：读取或创建两个点云，并将其转换为合适的数组形式。 ```python pc1 = o3d.io.read_point_cloud("pointcloud1.pcd") pc2 = o3d.io.read_point_cloud("pointcloud2.pcd") points1 = np.array(pc1.points) points2 = np.array(pc2.points) ``` 3. **初始化参数**：设置初始猜测变换矩阵，比如随机生成或者使用PCA方法估计。 ```python init_rotation = np.random.rand(3, 3) # 随机旋转 init_translation = np.zeros(3) # 初始平移 def cost_function(params): # 参数包含旋转和平移 rot, trans = params[:9], params[9:] cost = compute_cost(points1, points2, rot, trans) return cost # 定义成本函数，计算对应点的距离误差 def compute_cost(points1, points2, rotation, translation): ... # 实现点对距离的成本计算 ``` 4. **优化求解**：使用`minimize`函数从初始猜测开始优化。 ```python initial_guess = np.concatenate((init_rotation.flatten(), init_translation)) result = minimize(cost_function, initial_guess, method='L-BFGS-B') optimal_rot, optimal_trans = result.x[:9], result.x[9:] ``` 5. **结果应用**：将得到的最优旋转和平移应用于点云上。 ```python aligned_points2 = transform_point_cloud(points2, optimal_rot, optimal_trans) ```
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值