从点云中剔除遮挡点

最新推荐文章于 2025-01-18 08:41:33 发布
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本文介绍如何在MATLAB中利用Point Cloud Processing Toolbox处理点云数据，通过加载数据、可视化、计算深度图像、检测遮挡点并移除，以提升点云分析的准确性。

在三维计算机视觉和点云处理中，点云是由大量的三维点组成的数据集。然而，有时候点云中的某些点可能会被其他物体所遮挡，这可能会对进一步的分析和处理造成困扰。本文将介绍如何使用MATLAB从点云中移除这些遮挡点。

在开始之前，请确保你已经安装了MATLAB和Point Cloud Processing Toolbox。接下来，我们将按照以下步骤进行操作。

步骤1：加载点云数据
首先，我们需要加载点云数据。假设我们的点云数据保存在一个PLY文件中，可以使用以下代码加载点云数据：

pc = pcread('point_cloud.ply');

步骤2：可视化点云
为了更好地理解点云数据，我们可以将其可视化出来。使用以下代码可视化点云数据：

pcshow(pc)
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CloudCompare和PCL删除指定点云中的点
TechPulseZ的博客
08-15 1438
CloudCompare是一个开源的多平台点云处理软件，它提供了丰富的功能，包括点云对齐、滤波、分割、重建等。而PCL是PointCloud库的缩写，是一个面向点云处理的开源C++库，提供了一系列算法和工具，用于处理和分析点云数据。通过使用这些工具提供的功能和算法，我们能够轻松地处理和分析点云数据，从而更好地满足点云处理领域的需求。通过使用CloudCompare和PCL提供的功能，我们可以轻松删除指定点云中的点。以上代码将从原始点云中提取除选择的点以外的所有点，并将结果保存为新的PCD文件。
4 MATLAB点云处理实用指南：如何移除无效点云数据
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
10-11 411
无效点云数据通常指的是点云中包含的不符合特定条件或标准的点。这些点可能是由于传感器误差、环境干扰或数据损坏等原因而产生的。缺失值（NaN）：点的某些属性值为NaN，表示缺失数据。异常值：点的属性值超出了合理范围，可能是错误的。重叠点：多个点在相同位置上，导致点云重叠。离群点：在点云中孤立于主要数据集之外的点。移除无效点云数据可以提高数据的质量和可用性，确保后续分析和可视化的准确性。
使用深度学习对遮挡点云进行对称检测：使用深度学习对遮挡点云进行对称检测
02-19
基于深度学习的遮挡点云对称检测 吴哲伦，姜红艳，何思云 概述 对称性检测一直是计算机图形学中的经典问题，其中许多都是使用传统的几何方法。 但是，近年来，我们目睹了深度学习的兴起改变了计算机图形学的格局。 本文旨在以一种深度学习的方式解决遮挡点云的对称检测问题。 据我们所知，我们是第一个利用深度学习解决此类问题的人。 在这样的深度学习框架中，双重监督：对称平面上的点和法向矢量被用来帮助我们查明对称平面。 我们在YCB视频数据集上进行了实验，并证明了我们方法的有效性。 要求 Python 3.6，PyTorch 0.4.1 跑步 sh experiments/scripts/train_ycb.sh 对称性 独立的YCB对象的symmetries.txt在symmetries.txt中手动注释，并适应于降低对称平面周长的顺序，以便在symmetries_orders.txt获得更好的结果。
Open3D的隐藏点去除算法如何实现？点云隐藏点去除算法——超详细底层算法实现讲解【深入了解算法本质】
qq_45912037的博客
04-03 3218
论文介绍了一种新的方法——直接从点云中提取可见性信息。点云是一个包含3D位置信息的采样点集，与传统的网格表示相比更加简单和灵活。通过提取点云中的可见性信息，可以实现点集的可视化、视角相关的快速重构和实时的阴影投射。本文提出的方法简单快速，不依赖于屏幕分辨率和网格拓扑结构，并且适用于各种维度的点云。另外还对算法进行了理论证明，并给出了实验结果和应用示例。
Open3D 隐藏点消除 点云
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07-29 498
其中，隐藏点消除是一个常用的操作，它可以去除点云中遮挡或不可见的部分，使得点云更加清晰和准确。本文将介绍如何使用Open3D进行隐藏点消除，并附上相应的源代码。隐藏点消除可以分为两个步骤：点云投影和深度图滤波。首先，我们需要将点云投影到一个二维平面上，生成对应的深度图。然后，通过对深度图进行滤波操作，去除不可见或遮挡的像素点，最终得到隐藏点消除后的点云。该方法能够有效提取出点云中的有用信息，去除遮挡和不可见的部分，得到更加清晰和准确的点云数据。根据滤波后的深度图生成隐藏点消除后的点云数据。
点云滤波Filtering
mjmald的博客
09-26 851
PCL学习笔记
精选资源
三维点云中关键点误匹配剔除方法
02-04
三维点云关键点配准与识别过程中存在寻找匹配对不理想、大量误匹配对及配准与识别准确率下降等问题,提出了一种新颖的关键点误匹配剔除方法。在关键点检测阶段, 基于边缘点及其邻域点大多分布在同侧的特性, 提出了一...
点云剔除高位误差与低位误差
dayuhaitang1的博客
03-30 957
文章目录一、引用二、算法实现2.1实现思路2.2实现代码 一、引用 由于采集过程中扫描仪或是外界条件等因素，总会存在着许多离散点，这些离散点本身的可用性几乎没有甚至是异常点，如常见的高位与低位误差等，这些点会给后续程序运行与算法处理造成不必要的压力，因此应该将这些离散点进行剔除。 二、算法实现 2.1实现思路 （1）遍历点云，获取每一个点一定半径范围内的邻近点。 （2）计算当前点到邻近点的最大高程差，与阈值比较，如果大于阈值，则认为当前当前点为低位误差，反之则不进行处理。 2.2实现代码 ...
MATLAB中的点云无效点移除
FxRuby的博客
09-26 381
然而，在实际的点云数据中，常常存在一些无效的点，例如噪声、异常值或者由于传感器采集引起的缺失数据。本文将介绍如何使用MATLAB移除点云中的无效点，并提供相应的源代码。通过离群点移除和缺失数据移除两种方法，我们可以清洗点云数据，提高后续计算和分析的准确性。假设我们已经将点云数据保存为一个Nx3的矩阵，其中N表示点云中点的数量，3表示每个点的坐标(x, y, z)。常见的方法包括基于离群点的异常检测和基于深度信息的缺失数据检测。在完成无效点移除后，我们可以对处理后的点云数据进行可视化。函数用于显示点云数据。
（2）点云库处理学习——剔除点云值
chencaw的专栏
11-29 2028
dd
matlab 点云欧式聚类——去除少量点的类
baidu_39506033的博客
08-20 1266
matlab 点云欧式聚类——去除少量点的类
PCL 部分点云视点问题【2025最新版】
最新发布
点云侠的博客
01-18 36万+
针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大，位置不一致的问题，本博客给出解决方案。
matlab 移除点云中无效的点【2024最新版】
点云侠的博客
06-06 3819
使用matlab点云工具箱 移除点云中无效的点。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年11月9日。
基于matlab点云工具箱对点云进行处理一：去除地面，保留剩下的点
rmrgjxeivt的博客
12-09 6574
基于matlab点云工具箱的点云地面分割（去除地面，保留剩下的点） 步骤： 读取velodyne数据包pcap文件内的点云数据 使用pcdownsample函数对点云数据进行体素化采样，减少点云数量 使用find函数对点云进行筛选 使用pcdnoise去除点云内的噪声 筛选低点的点云（地面一般较低） 使用pcfitplane函数匹配平面（地面） 输出 相关文件点我下载https://download.youkuaiyun.com/download/rmrgjxeivt/59553218 % 读取激光的PCAP
点云高低位误差的剔除方法及MATLAB代码实现
2301_79325339的博客
08-07 297
点云处理是计算机视觉中的一个重要研究方向，其中点云误差的处理也是点云处理过程中需要关注的问题。在点云处理过程中，我们需要对这些误差做出相应的处理，以提高点云的准确性和可靠性。MLS滤波算法是一种基于局部加权回归的滤波算法，其主要思想是在每个点处对其周围的点进行局部回归分析，并计算出该点的近似值。MLS滤波算法可以较好地剔除点云的低位误差，但是其需要的计算量也较大，在处理大规模点云时效率较低。ICP算法可以有效地剔除点云的高位误差，但是其需要的计算量较大，在处理大规模点云时效率较低。
matlab（对点云的简单处理）
weixin_43384504的博客
11-01 1万+
虽然用pcl比较多，但是pcl运行比较慢，我很多时候还是喜欢用matlab做一个算法的验证； 项目主要是做一个物体的分割处理。 1.对物体做去噪处理 clc; clear; B=pcread('test(1).ply'); figure(1); pcshow(B); C=pcdenoise(B,'NumNeighbors',90,'Threshold',1); figure(2); pcs...
MATLAB 统计滤波（去除点云噪声）（55）
weixin_44329757的博客
03-30 1355
点云统计滤波，是一种常用的去噪点方法，原始的点云数据中包含多种噪点，无法直接使用，往往需要通过一些方法去除噪点
点云滤波
m0_37957160的博客
08-23 230
https://mp.weixin.qq.com/s/9pxff6LwcecDHsx4kI34sw
3D视觉学习计划之点云的滤波
小俊俊的博客
05-11 3754
点云滤波是一种用于去除点云数据中噪声和异常值的技术。点云数据通常由激光雷达或摄像头等设备采集，由于设备本身的误差或环境因素的影响，采集到的数据中可能会包含一些噪声和异常值。这些噪声和异常值会影响后续的点云处理和分析，因此需要进行滤波处理。点云滤波的主要方法包括：体素滤波器（Voxel Grid Filter）、半径滤波器（Radius Outlier Removal）、统计滤波器（Statistical Outlier Removal）、直通滤波器和双边滤波等方法，接下来对各种点云滤波方法进行操作。
掌握逆向工程中的点云处理技术要点
在实际扫描过程中，由于物体的遮挡，扫描仪的视线受阻等情况，可能会导致点云中出现数据空白。这时，需要采用插值方法，如泊松重建、移动最小二乘法等，来填补缺失的数据。 ### 点云数据的处理与建模 预处理完成后...
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