Open3D中的点云体素随机下采样

最新推荐文章于 2025-07-29 23:07:24 发布

AuSwift

最新推荐文章于 2025-07-29 23:07:24 发布

阅读量223

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：点云

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AuSwift/article/details/133393311

点云专栏收录该内容

120 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Open3D库进行点云体素随机下采样，这是一种基于体素网格的方法，有助于提高处理效率和减少噪声。首先安装Open3D，接着导入库并加载点云数据，进行可视化。然后，通过设置体素大小执行下采样操作，并保存下采样后的点云。这种方法可以控制点云密度，优化处理速度。

点云处理是计算机视觉和图形学中重要的任务之一，它涉及到对点云数据进行分析、处理和可视化。Open3D是一个强大的开源库，提供了许多用于点云处理的功能和工具。其中一个常用的操作是点云的下采样，即减少点云的密度以提高处理效率或减少噪声。

在本文中，我们将探讨如何使用Open3D进行点云体素随机下采样的操作。点云体素随机下采样是一种基于体素网格的下采样方法，它将点云数据划分为若干个体素，然后在每个体素中随机选择一个代表性的点作为采样结果。

首先，我们需要安装Open3D库。可以通过pip命令进行安装：

pip install open3d

安装完成后，我们可以导入Open3D库并加载点云数据：

import open3d as o3d

# 加载点云数据
point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd"</

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

AuSwift

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Open3D点云的体素下采样

FqLibrary的博客

09-27

355

而其中一项重要的任务是对点云数据进行下采样，以减少点云的密度，同时保留关键的结构信息。本文将介绍如何使用Open3D中的体素下采样方法来实现点云的降采样。体素下采样是一种基于体素网格的下采样方法，通过将点云划分为规则的体素格子，然后在每个格子中选择一个代表性的点，从而实现降采样。方法对点云进行体素下采样。该方法接受一个PointCloud对象和一个下采样的体素大小作为参数，返回下采样后的新PointCloud对象。通过上述代码，我们可以看到下采样后的点云对象的信息，包括点的数量、坐标范围等。

Open3D 随机采样

dayuhaitang1的博客

08-08

516

Open3D 随机采样

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Open3D点云体素下采样

UtiExamples的博客

09-24

200

除了体素下采样，Open3D还提供了其他点云滤波方法，如半径滤波器（Radius Outlier Removal）和统计离群值滤波器（Statistical Outlier Removal）。点云体素下采样是一种常用的点云数据处理技术，用于降低点云数据的密度，减少计算和存储开销。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Open3D库进行点云体素下采样，并提供相应的源代码示例。需要注意的是，体素的大小决定了下采样后点云数据的密度。较小的体素大小会导致更高的数据密度，而较大的体素大小会导致更低的数据密度。

Open3D 点云的随机下采样

纵马踏花向自由

06-20

677

在Open3D中，除了均匀下采样之外，随机下采样（Random Downsampling）也是一种常用的点云处理方法。随机下采样通过随机选择点云中的一部分点来减少点的数量，从而降低数据的复杂度。下面是关于随机下采样的详细介绍和代码示例。随机下采样的基本原理是从原始点云中随机选择一些点，生成一个点数量较少的子集。这种方法在保证点云整体分布特性的同时，可以快速地减少数据量。

Open3D 点云随机采样到固定点数（python详细过程版）【2025最新版】

点云侠的博客

08-07

3632

输入采样点的个数，将点云下采样至指定个数的python代码过程实现。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月11日。

点云体素下采样(抽稀)（附open3d python代码）

三维点云技术探索

11-29

2103

参数voxel_size为体素大小，该参数越小，降采样得到的结果的点越多，采样后的点排列看上去会很整齐均匀，但是位置和之前相比有轻微的移动。2. 每个被占用的体素通过平均内部所有点的坐标而生成一个点。体素下采样使用常规体素网格从输入点云创建均匀下采样的点云。它通常用作多点云处理任务的预处理步骤。因为下采样之后的点是通过平均计算得到的。该方法的缺陷是会改变原有点的坐标，1. 点被储存到体素中。

Open3d处理点云数据-体素下采样(五)

weixin_47587392的博客

02-23

843

对于大规模点云处理而言，直接对点云进行特征提取能较好地保留三维结构信息，但由于点云的无序性，直接处理的方式在对邻域进行搜索时需要较高的计算成本，一个常用的解决方式就是对点云进行下采样，将对全部点云的操作转换到下采样所得到的关键点上，从而达到降低计算量的目的。或是进行点云曲面重建时，所获得的点云数量稀缺，则要对点云进行上采样操作，来增加点云数量，以便更好的计算曲面特征。以下来介绍常用的点云采样方法。

Open3D 体素随机下采样：高效处理大规模点云数据

03-31

587

该算法首先将点云数据转化为三维体素空间，选择每个体素中心作为采样点，并根据采样点周围点的密度进行采样。处理大规模点云数据是计算机视觉领域的重要挑战之一。Open3D 提供了体素随机下采样算法，可以简单高效地实现对大规模点云数据的处理。通过简单的代码就能够实现对大规模点云数据的快速下采样，是一种非常实用的方法。Open3D 的体素随机下采样算法是基于 C++ 编写的，并提供了 Python 的接口。总之，Open3D 的体素随机下采样算法为处理大规模点云数据提供了一种高效、快速、可靠的解决方案。

【点云学习】Python实现点云体素下采样（Voxel Filter）

小昊同学

05-15

8770

import open3d as o3d import os import numpy as np from pyntcloud import PyntCloud from pandas import DataFrame # 功能：对点云进行voxel滤波 # 输入： # point_cloud：输入点云 # leaf_size: voxel尺寸 def voxel_filter(point_cloud, leaf_size, random=False): filtered_poi.

Open3D点云数据处理（十七）：体素滤波之体素中心下采样

孙悟空

07-31

3216

本文主要讲述：体素下采样原理、体素下采样分类、 下采样结果对比、体素中心下采样代码实现：1）代码行实现；2）函数封装 my_voxel_center_down_sample()

Open3D体素下采样点云

QfcaLinux的博客

09-27

192

点云是由大量的点组成的三维数据集，常用于表示物体的表面形状或场景中的物体位置。Open3D是一个流行的开源库，提供了丰富的功能来处理点云数据。体素下采样是一种常用的点云下采样方法，它将点云空间分割为规则的立方体体素，并在每个体素中选择一个代表性的点作为采样点。通过上述代码，我们可以实现点云的体素下采样，减少点云数据量并保持整体形状的基本特征。这个函数会将输入的点云数据进行体素下采样，并返回下采样后的VoxelGrid对象。然后，我们创建一个新的PointCloud对象，并将下采样后的点云坐标赋值给它。

CGAL 点云随机下采样

点云侠的博客

11-09

597

随机删除用户指定的输入点的一部分。

Open3D 均匀下采样

m0_51204289的博客

11-23

160

实现从`every_k_points`个点中选取一个来达到下采样的目的。从源码中可以看出第1个点是一定会被选中的。

Open3D(C++) 随机下采样【2025最新版】

点云侠的博客

07-11

727

输入下采样的比率，输出指定采样比率的采样点云。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年1月16日。对最新阅读的论文进行整理，添加随机采样的算法实现过程和优缺点。

Open3D 随机下采样【2025最新版】

点云侠的博客

01-20

3238

输入下采样的比率，输出指定采样比率的采样点云。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年1月11日。对最新阅读的论文进行整理，添加随机采样的算法实现过程和优缺点。

python进行点云随机下采样(Random Filter)和随机固定点数下采样

最新发布

不枯石的学习笔记

07-29

310

本文介绍了点云随机降采样方法及其实现。该方法虽然速度快，但会丢失点云结构信息，导致采样结果不稳定且容易失真。文中使用斯坦福兔子点云数据，通过Open3D库实现了两种随机降采样方式：按比例采样（保留50%点）和按固定点数采样（5000个点）。实验结果显示，该方法每次运行都会产生不同的采样结果，点云细节会有差异。作者指出这种随机性虽然不适合需要稳定结果的工程应用，但结合随机颜色处理可以创造有趣的视觉效果。代码示例展示了原始点云与两种采样结果的对比可视化。

点云下采样 - pclpy随机采样方法

03-31

589

点云数据处理是计算机视觉领域的一个重要分支，而点云下采样则是点云数据处理中的一个基本操作。在点云数据处理过程中，由于点云数据量通常非常大，因此必须进行下采样以降低数据量，这样才能更好地进行后续的处理和分析。本文将介绍如何使用pclpy库的随机采样方法实现点云的下采样操作。总之，点云下采样是点云数据处理中非常基础的操作，而pclpy库提供了简洁易用的随机采样方法，可以大幅降低我们的开发难度。随机采样是pclpy中下采样方法之一，其原理是在点云数据中随机选择一定数量的点进行采样，从而实现数据下采样的效果。

Open3D 体素随机下采样【2025最新版】

点云侠的博客

08-13

2256

体素随机采样，博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月11日。

Python详细过程版实现点云体素滤波

06-20

<think>我们被要求回答关于Python实现点云体素滤波的详细步骤和代码示例。根据引用内容，我们可以总结如下：体素滤波（VoxelFiltering）是一种点云下采样方法，它将三维空间划分为均匀的体素网格（小立方体），然后用每个体素内的所有点的重心（或其他代表点）来近似表示这些点，从而减少点云的数量，同时保持点云的形状特征。步骤：1.读取点云数据2.设置体素大小（voxel_size），即每个体素立方体的边长3.遍历所有点，将每个点分配到对应的体素网格中4.对于每个体素，计算其中所有点的重心（或取中心点）作为代表点5.所有代表点构成滤波后的点云代码示例：我们可以使用Open3D库来实现体素滤波，因为它提供了`voxel_down_sample`函数。同时，我们也可以参考引用中的代码。注意：引用[1]中有一个体素转点云的函数，但它是从体素数据（如三维数组）转换回点云，而体素滤波通常是从原始点云下采样。这里我们主要关注点云的下采样。根据引用[2]和引用[3]的示例，使用Open3D的步骤如下：```pythonimportopen3daso3d#1.读取点云pcd=o3d.io.read_point_cloud("input.pcd")#或读取其他格式如.ply,.xyz等#2.设置体素大小voxel_size=0.05#根据点云密度和需求调整#3.执行体素滤波（下采样）downpcd=pcd.voxel_down_sample(voxel_size)#4.保存结果o3d.io.write_point_cloud("downsampled.pcd",downpcd)#可选：可视化o3d.visualization.draw_geometries([downpcd])```如果我们不使用Open3D，而想自己实现体素滤波，可以按照以下步骤（参考引用[1]中的思路，但注意引用[1]是体素数据转点云，而我们需要的是点云下采样）：自己实现体素滤波的步骤：1.计算点云的边界（最小和最大坐标）2.根据体素大小计算每个维度上的体素网格数量3.创建字典或三维数组来存储体素网格（实际中常用字典，因为网格可能很稀疏）4.遍历每个点，计算其所在的体素网格的索引（即体素坐标）5.将点加入到对应体素网格的列表中6.对于每个非空体素网格，计算其内部所有点的重心（平均值）作为代表点7.收集所有代表点构成下采样后的点云自己实现的代码示例（不使用Open3D）：```pythonimportnumpyasnpdefvoxel_downsample(points,voxel_size):#points:Nx3numpy数组#voxel_size:体素边长（标量）#计算点云的最小边界min_bound=np.min(points,axis=0)-voxel_size*0.5#稍微扩展一点避免边界问题max_bound=np.max(points,axis=0)+voxel_size*0.5#计算每个体素网格的索引voxel_indices=np.floor((points-min_bound)/voxel_size).astype(int)#使用字典存储每个体素网格内的点voxel_dict={}fori,idxinenumerate(voxel_indices):#将体素网格的索引转换为元组作为键key=tuple(idx)ifkeynotinvoxel_dict:voxel_dict[key]=[]voxel_dict[key].append(points[i])#计算每个体素网格的代表点（重心）downsampled_points=[]forkey,ptsinvoxel_dict.items():iflen(pts)>0:representative_point=np.mean(pts,axis=0)downsampled_points.append(representative_point)returnnp.array(downsampled_points)#使用示例#假设我们有一个点云数组：point_cloud(N,3)#downsampled_point_cloud=voxel_downsample(point_cloud,voxel_size=0.05)```注意：自己实现的版本可能没有经过优化，对于大点云可能较慢，而Open3D的实现是优化过的。总结：-使用Open3D库是最简单高效的方法。-自己实现有助于理解原理，但实际应用中推荐使用库函数。相关问题：1.体素滤波和下采样有什么区别和联系？2.除了重心，体素网格内还可以用其他点作为代表点吗？3.体素滤波适用于哪些点云处理任务？</think>### Python实现点云体素滤波的详细步骤和代码示例体素滤波（Voxel Filtering）是一种点云降采样技术，通过将三维空间划分为均匀的立方体网格（体素），用每个体素内的代表点替代原始点云数据，有效减少数据量并保持几何特征[^4]。 #### **实现步骤** 1. **读取点云数据** - 加载原始点云文件（如PCD、PLY格式） 2. **设置体素尺寸** - 根据需求确定体素边长（voxel_size） - 尺寸越大，下采样程度越高[^2] 3. **划分体素网格** - 将三维空间划分为均匀的立方体网格 - 计算每个点所属的体素索引 4. **生成代表点** - 对每个非空体素内的点取平均值（重心） - 或随机选取一个点作为代表[^3] 5. **输出结果** - 生成降采样后的点云 - 保存或可视化处理结果 --- #### **代码示例（使用Open3D库）** ```python import open3d as o3d # 1. 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd") # 支持.pcd/.ply/.xyz等格式 print("原始点云点数:", len(pcd.points)) # 2. 设置体素尺寸（关键参数） voxel_size = 0.05 # 根据点云密度调整，值越大采样越稀疏 # 3. 执行体素滤波 downsampled_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size) print("滤波后点数:", len(downsampled_pcd.points)) # 4. 保存结果 o3d.io.write_point_cloud("downsampled.pcd", downsampled_pcd) # 5. 可视化对比 o3d.visualization.draw_geometries([pcd], window_name="原始点云") o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_pcd], window_name="体素滤波结果") ``` #### **关键参数说明** | 参数 | 影响 | 典型值范围 | |------|------|------------| | `voxel_size` | 控制下采样率，值越大点云越稀疏 | 0.01-0.1（需适配点云尺度） | | 网格策略 | 重心法保留特征更好，随机法更快 | 默认重心平均 | --- #### **自定义体素滤波实现** ```python import numpy as np def custom_voxel_filter(points, voxel_size): # 计算边界 min_bound = np.min(points, axis=0) max_bound = np.max(points, axis=0) # 计算体素网格维度 dims = np.ceil((max_bound - min_bound) / voxel_size).astype(int) # 创建体素字典 voxel_dict = {} for point in points: # 计算体素索引 voxel_idx = tuple(((point - min_bound) // voxel_size).astype(int)) # 添加点到对应体素 if voxel_idx not in voxel_dict: voxel_dict[voxel_idx] = [] voxel_dict[voxel_idx].append(point) # 生成代表点（取重心） downsampled = [] for voxel_points in voxel_dict.values(): centroid = np.mean(voxel_points, axis=0) downsampled.append(centroid) return np.array(downsampled) # 使用示例 point_cloud = np.loadtxt('cloud.xyz') # 加载点云数据 filtered_cloud = custom_voxel_filter(point_cloud, voxel_size=0.03) ``` --- #### **应用场景** 1. **点云预处理**：减少后续处理（配准、分割）的计算量[^1] 2. **实时渲染**：降低高密度点云的渲染负担 3. **三维重建**：保持特征前提下去除冗余点 4. **传感器数据处理**：处理激光雷达/深度相机的噪声点云[^3] > **注意**：体素尺寸需根据点云密度调整。建议初始值设为点云平均间距的2-3倍，通过实验确定最佳值[^2]。