基于平面的点云粗糙度计算

最新推荐文章于 2024-03-11 18:09:34 发布

AuSwift

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文章标签：平面 python 开发语言点云

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AuSwift/article/details/133288623

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本文介绍了如何使用平面拟合方法计算点云的粗糙度，包括点云数据加载、平面拟合、粗糙度计算及可视化。通过这种方法，可以分析点云表面的不规则性，适用于物体识别、环境建模等领域。

点云是一种三维数据表示形式，广泛应用于计算机视觉和机器人领域。在点云处理中，粗糙度是一个重要的指标，用于描述点云表面的不规则程度。本文将介绍如何基于平面拟合方法计算点云的粗糙度，并提供相应的源代码。

点云数据加载

首先，我们需要加载点云数据。点云数据可以通过各种传感器或模拟器获得，如激光雷达、RGB-D相机等。在本文中，我们假设已经有一个包含点云坐标的数组或矩阵。

import numpy as np

# 假设点云数据已经存在于一个N x 3的数组中
point_cloud = np.array([[x1, y1, z1],

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Open3D计算点云粗糙度（方法一）【2025最新版】

点云侠的博客

01-18

2383

CloudComopare软件中计算粗糙度的方法复现。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年11月6日。

PCL计算点云粗糙度【2025最新版】

点云侠的博客

07-20

1997

计算点云粗糙度的C++代码实现。

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计算点云表面粗糙度（基于Open3D的C++实现）

zhouKouUU的博客

09-15

235

点云的表面粗糙度是评估点云表面纹理和变化的一种指标，对于许多应用场景都具有重要意义。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D库的C++接口来计算点云的表面粗糙度。总结起来，通过使用Open3D库的C++接口，我们可以方便地计算点云的表面粗糙度。通过获取点云的法线和曲率信息，我们可以对点云数据进行更深入的分析和处理，为各种应用场景提供有价值的信息。请注意，上述代码仅仅是一个简单的示例，用于演示如何使用Open3D库来计算点云的表面粗糙度。函数计算点云的曲率，这是计算表面粗糙度的关键步骤。

计算点云的表面粗糙度

GjjrDictionary的博客

09-26

820

点云重采样可以通过降低点云的密度，减少计算量并保留点云的主要特征。点云的表面粗糙度是一种衡量点云数据中表面纹理变化和不平整程度的指标。通过计算法线方向的变化率，可以估计点云数据中每个点的曲率。上述代码中，我们首先读取点云数据，并进行了数据预处理，包括去除离群点、点云滤波和点云重采样。一旦我们获得了每个点的曲率信息，我们可以使用这些信息来计算点云的表面粗糙度。一旦获得了每个点的曲率信息，可以使用这些信息来计算点云的表面粗糙度。粗糙度可以通过计算曲率的标准差来度量，即在每个点的邻域内计算曲率值的标准差。

计算点云每个点的粗糙度（附open3d python代码）

三维点云技术探索

12-06

1079

计算一个个点的周围N个点拟合的平面，然后计算该点到这个平面的距离，作为该点的粗糙度；每个点的粗糙度平均值就是这个点云的整体粗糙度

【CloudCompare教程】011：计算点云的粗糙度（地表粗糙度）

「刘一哥与GIS的故事」

05-30

1886

本文基于无人机摄影测量生成的地形点云数据讲CloudCompe表面粗糙度(surface roughness)是指加工表面具有的较小间距和微小峰谷的不平度。其两波峰或两波谷之间的距离（波距）很小（在1mm以下），它属于微观几何形状误差。表面粗糙度越小，则表面越光滑。点云粗糙度是点云的一项重要的局部特征，粗糙度顾名思义，可以理解为点云表面的光滑程度，在点云识别方面,无论是人工设计阈值分割Q，还是机器学习分类，粗糙度都可以作为重要特征，计算原理很简单。CloudCompare软件提供了简单的点云粗糙度计算工具。

点云处理基于Python的点云特征计算与分析：建筑结构多尺度几何特征提取及应用

最新发布

08-19

该脚本实现了多种点云特征计算功能，包括点密度、法线与曲率、粗糙度、平面性和球形性（利用PCA）、特征值特性（点分布变化）、表面面积变异性和垂直度。所有这些特征都在`process_ROI`函数中被综合调用，该函数负责...

激光雷达点云数据分析的地貌粗糙度计算与算法实现

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-PC_geomorph_roughness:PointCloud（PC）统计信息和粗糙度计算，用于地貌分析" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决优化...

基于MATLAB的点云数据XY平面分箱与Z值平均计算

本文所涉及的知识点正是围绕“在XY平面中对点云或3D分散数据进行分箱”的关键技术展开，其目标是将一组无序的XYZ点按照预设的XY网格划分成若干个二维空间单元（即“分箱”），并计算每个分箱内所有点的Z值的平均值...

变邻域搜索算法matlab代码-PC_geomorph_roughness:PointCloud（PC）统计信息和粗糙度计算，用于地貌分析

05-21

变邻域搜索算法matlab代码点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势此代码的算法描述如下：北宾厄姆，北布哈根，约翰逊，俄亥俄州和查德威克（正在审查）：使用激光雷达点云数据评估人为侵蚀和植被丧失覆盖对比的岩性使用代码时，请引用上述论文。点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势使用坡度消除趋势点云（PC）数据，并从PC计算地形粗糙度和曲率。该代码从LAS / LAZ文件中读取地面分类的PC，并在PC上计算几个与地貌相关的指标。输入文件可以来自激光雷达或运动结构（SfM）PC，但应进行地面分类（有关如何对数据进行地面分类的说明，请参见）。该算法允许定义半径，该半径用于拟合通过点云的线性平面以使数据去趋势（即，将平均高度为0的点云归一化）。这些数据用于计算与平均值（粗糙度）的偏差，并识别小溪，阿罗约斯河，切开的峡谷和其他形式的侵蚀过程。通过改变平面的半径，可以对景观的多个比例进行分析（类似于地形起伏半径的变化）。该算法以用户定义的间距（例如1m）从PC中选择种子点，并针对具有给定半径的每个种子点计算统计信息。输出包括一组shapefile和geotiff，它们显示给定半径内PC的统计信

粗糙度计算

01-05

一维曲线表面粗糙度计算，可用于表征曲线表面粗糙度值，用于摩擦等领域

Open3D计算点云粗糙度

XsupDatabase的博客

09-27

284

要计算点云的粗糙度，我们可以基于点之间的距离来评估表面的变化程度。具体而言，对于给定的点p，我们需要找到其k个最近邻点，并计算这k个点与p的距离。点云粗糙度是评估点云表面变化程度的一种指标，对于点云处理和分析具有重要意义。在本文中，我们将介绍如何使用Open3D库计算点云的粗糙度，并提供相应的源代码。它支持多种类型的三维数据，包括点云、网格和体素，并提供了各种操作和功能，如文件读写、可视化、滤波、配准和分割等。最后，我们使用归一化的粗糙度值来生成颜色映射，并将颜色应用于点云的每个点。

计算点云厚度

sinat_28924869的博客

11-23

1239

close all clc clear all ptCloud = pcread('./门口外墙_有校正.pcd'); thickness_sum=0; for i=1:10000 [model,inlierIndices,outlierIndices,meanError] = pcfitplane(ptCloud,0.125, 'MaxNumTrials',30000); dd=ptCloud.Location*model.Parameters(1:3).'+model.Paramete

近似平面点云一般特征——粗糙度

qq_55433334的博客

10-03

3068

求近似平面点云的表面算术平均粗糙度sa

PCL点云处理之基于高程的粗糙度计算（一百）

weixin_44329757的博客

02-11

949

点云粗糙度是点云的一项重要的局部特征，粗糙度顾名思义，可以理解为点云表面的光滑程度，在点云识别方面，无论是人工设计阈值分割，还是机器学习分类，粗糙度都可以作为重要特征，计算原理很简单，看代码就可以。效果如上图，很明显在道路的粗糙度小于绿化带和树木（这里颜色由蓝到红即表示对应点云的粗糙度由小到大）。

计算点云粗糙度

UePostscript的博客

09-29

291

点云的粗糙度是描述点云表面的不平整程度的一个重要指标，它可以用于表征点云数据的特征，如表面粗糙程度、形状复杂性等。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB计算点云的粗糙度，并提供相应的源代码。通过将点云数据转换为网格数据，并计算网格数据的法向量和粗糙度，我们可以获得描述点云表面特征的重要指标。然后，根据法向量的信息，我们计算了每个面片的粗糙度。接下来，我们将点云数据转换为网格数据，以便进行粗糙度计算。网格数据是由一系列的三角形面片构成的，可以更方便地计算表面的特征。现在，我们可以计算网格数据的粗糙度。

【点云】激光点云建图评测

持之以恒

03-11

1290

解决：相机与INS的外参Tci中的Z轴加0.3度，平移量z轴减去0.1m,使得某设备某次的建图重投影OK；建议LiDAR与INS的标定方法与相机和INS的标定在原理保持一致。验证方法：LiDAR与INS采用连续时间系统标定，与依靠INS定位的标定参数比对；最大厚度、90%最大厚度、厚度标准差与RMS等，类似标志牌的点云厚度评测。基本过程描述：某一时刻图像，查询INS位姿，利用Tci计算相机位姿，分析：LiDAR与INS的外参或INS与相机的外参误差过大。点云从世界坐标转换到相机坐标，利用齐次坐标表达，

Open3D 点云粗糙度计算（Python）

dayuhaitang1的博客

01-31

862

Open3D 点云粗糙度计算（Python）