点云下采样：简单易用的编程技巧

最新推荐文章于 2025-11-19 08:47:54 发布
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本文介绍了如何利用Easy3D和CGAL库进行点云下采样，以减少点云数据的密度，降低计算和存储成本。文中提供了一个示例代码，展示了从文件加载点云数据、估计法线、下采样以及保存结果的过程。通过这两个库，可以方便地处理点云数据并进行定制扩展。

点云下采样：简单易用的编程技巧

点云下采样是计算机图形学和计算机视觉领域中常用的技术之一，用于减少点云数据的密度，从而降低计算和存储成本。在本文中，我们将探讨如何使用Easy3D和CGAL库进行点云下采样，并提供相应的源代码示例。

Easy3D是一个C++库，提供了处理点云数据的功能。CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个强大的计算几何算法库，提供了丰富的几何算法和数据结构。结合这两个库，我们可以轻松地实现点云下采样的功能。

下面是一个使用Easy3D和CGAL库进行点云下采样的示例代码：

#include <Easy3D/Core/PointSet.h>
#include <CGAL/Point_set_3.h>
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点云下采样
code_welike的博客
08-15 240
点云下采样是一种将高密度点云转换为低密度点云的技术，以减少点云数据量和噪声。在本文中，我们将介绍使用CGAL库进行点云下采样的方法。接下来，我们可以使用CGAL库提供的点云下采样函数对点云进行下采样。这里我们使用体素下采样算法，即将点云沿三个方向分别划分为若干个体素，并保留每个体素中心处的点。综上所述，CGAL库提供了一种简单而有效的点云下采样方法，可以通过体素下采样算法将高密度点云转换为低密度点云。然后，我们需要定义一个点云对象并加载点云数据。最后，我们可以将下采样后的点云数据保存到文件中。
点云采样
weixin_45748803的博客
10-23 2088
原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 格点采样 格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下： 创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。格子的长宽高可以用户设定，也可以通过设定包围盒三个方向的格点数来求得。 每个小格子包含了若干个点，取离格...
PCL点云下采样
qq_42217871的博客
04-28 1252
#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <iostream> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include<string> int main(int
CloudCompare——基于八叉树的点云下采样编程
PixelInk的博客
08-13 559
八叉树（Octree）是一种经典的数据结构，用于将三维空间划分为八个子空间，每个子空间又可以进一步划分为八个子空间，以此类推。在点云数据下采样中，可以利用八叉树将点云划分为不同的层级，从而实现简化点云数据的目的。本文介绍了如何使用CloudCompare进行基于八叉树的点云下采样编程。通过使用八叉树数据结构，我们可以高效地减少点云数据的规模，从而减少存储空间和计算成本。CloudCompare提供了方便易用的Python脚本接口，使得点云下采样的实现变得简单而高效。
激光雷达点云可视化：Open3D与PCL实战
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-19 4万+
激光雷达点云可视化：Open3D与PCL实战 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，该文围绕激光雷达点云可视化，介绍了Open3D与PCL的实战应用。先阐述点云基础概念、特点及可视化意义，接着讲解Open3D的简介、环境配置，以及其在点云读取、显示、颜色设置、下采样和滤波等方面的实战操作，还介绍了PCL的基础、环境配置及相关实战，包括点云读取、显示、颜色设置、下采样和滤波，同时对比了两者的易用性、功能覆盖、性能和适用场景，给出综合实战案例与常见问题解决方法，为点云可视化处理提供了全面指导。
CloudCompare中的点云转换实践：掌握LAS转PLY的技巧与诀窍，一步到位！
[CloudCompare中的点云转换实践：掌握LAS转PLY的技巧与诀窍，一步到位！](https://opengraph.githubassets.com/491bd2b5a2eeff96114d1645686397727aaa063a9885507b7cdc6306fdacdd38/daimessdn/las_converter) # 1. ...
Java点云到网格：PCL技术三维模型重建攻略
文章首先概述了点云数据采集技术和格式解析，随后详细阐述了预处理技术，包括滤波处理、下采样和表面平滑方法。接着，本文介绍了将点云转换为网格的理论与实践，探讨了PCL工具的使用和网格优化技术。在特征提取与...
点云梯度下采样
MSTIFIY的博客
11-27 2355
点云梯度下采样
点云数据预处理 -- 点云数据下采样（体素下采样、随机下采样、非均匀网格下采样）
weixin_43339605的博客
06-12 970
本文介绍了MATLAB中三种点云下采样方法及其应用场景。体素下采样通过网格化保留几何特征，适合大场景处理；随机下采样速度快但可能破坏局部结构，适用于实时系统；非均匀网格采样结合网格划分与随机选取，能保持法向量信息。三种方法各有特点，需根据数据精简率、特征保留度和计算效率需求选择合适方法。文章提供了MATLAB代码实现和可视化对比，帮助理解不同下采样技术的效果差异。
点云降采样（DownSampling）
MSTIFIY的博客
07-26 2万+
点云降采样学习笔记
点云均匀下采样(抽稀)（附open3d python代码）
三维点云技术探索
11-29 2370
它的做法是每 N 个点取一个，最后点数量变为原始数量的 1/N。有时候，我们不想要改变原有点的坐标，但是又要把点的数量减少，就可以使用均匀下采样。
PCL：点云滤波处理--下采样
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PCL：点云滤波处理–下采样 学习pcl库的时候只是看了个大概，用到的时候直接到pcl官方文库里找了来用，没实际研究过，今天学习点云网格化处理的时候遇到了这个问题，在此记录下。 使用VexelGrid滤波器对点云下采样   　　 简单来说，下采样的功能就是过滤掉大量的噪点，减少点的数量，同时保持点云的形状特征，是对点云操作的预处理，而VexelGrid滤波器是点云下采样的一种，这里先简单说说：...
三维相机采集点云的过滤 下采样
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日期：2021/11/26 预备知识 1、什么是多线程？如何实现？ https://blog.youkuaiyun.com/beidaol/article/details/89135277 2、new&delete 3、体素格降采样VoxelGrid 使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量 减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准、曲面重建、形状识别等算法速度中非常实用。 PCL是实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素
PCL知识点——体素化网格方法对点云进行下采样
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体素化网格方法对点云进行下采样
点云体素下采样 ❤️（体素质心 | 体素中心）
孙悟空
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本文详细介绍了点云体素质心下采样和体素中心下采样的原理与代码实现，并与PCL的体素质心下采样的结果作出了对比。最后通过实验，直观的展示了体素质心下采样和体素中心下采样的异同点。
点云下采样 - pclpy随机采样方法
.
03-31 578
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。
点云下采样方法总结（downsampling in pointcloud）
weixin_43955917的博客
05-11 8557
前言：相比于投影或体素分割的方法处理点云，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，降低计算量。FPS(farthest point sampling)是一种较为常用的非学习式的下采样方法，其具有简单快速的特点，因此成为众多点云处理网络的采样方案，但是FPS仅仅是基于点的位置和欧式距离作为采样依据，对点云的稀疏性以及语义信息无感，所以在进行高层
掌握3D点云数据处理：Python-pyntcloud库
Python-pyntcloud 提供了一系列内置函数来对点云数据进行操作，包括过滤、降采样和数据增强等。它还支持对点云进行复杂的变换，例如对齐、配准和分割等。这些功能对于准备数据进行机器学习或模式识别等后续处理至关...
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